基于层次随机图的社会网络差分隐私数据发布

来源 :南京邮电大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lemon2513

【摘要】

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在线社会网络已经成为社会学和信息科学的数据宝库,但是直接分析社会网络数据会造成敏感信息泄漏,对用户隐私构成威胁。传统的基于数据匿名化技术的隐私保护技术面对不断提高

【作者】

：

张伟仓基云王旭然陈云芳

【机构】

：

南京邮电大学计算机学院

【出处】

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南京邮电大学学报：自然科学版

【发表日期】

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2016年3期

【关键词】

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社会网络差分隐私层次随机图数据发布 social network differentially private hierarchical random g

【基金项目】

：

国家自然科学基金（61272422）资助项目

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在线社会网络已经成为社会学和信息科学的数据宝库,但是直接分析社会网络数据会造成敏感信息泄漏,对用户隐私构成威胁。传统的基于数据匿名化技术的隐私保护技术面对不断提高的背景攻击显得无能为力。对此,差分隐私作为一种可以严格定义的可量化技术被引入到社会网络的隐私保护中。文中提出一种基于层次随机图（Hierarchical Random Graph）的满足ε-差分隐私的社会网络图发布算法DP-HRGP（Differential Privacy-Hierarchical Random Graph Publishing

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