【摘 要】
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针对加权网络数据未经处理发布会造成最短路径隐私泄露的问题,提出k-最短路径候选匿名隐私保护模型,并给出一种最短路径贪心泛化算法实现该匿名模型。对目标节点对之间的top-
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61300228,60603041), 江苏省教育厅自然科学基金资助项目(09KJB520003)
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针对加权网络数据未经处理发布会造成最短路径隐私泄露的问题,提出k-最短路径候选匿名隐私保护模型,并给出一种最短路径贪心泛化算法实现该匿名模型。对目标节点对之间的top-k路径上的权重进行泛化,根据候选匿名区间调整top-k路径与最短路径不重叠边的泛化区间,使得目标节点对之间存在k个最短路径的候选集,攻击者不能以高于1/k的概率识别最短路径。实验结果表明,提出算法的边权重分布变化量、查询错误率和累积误差明显小于k-可能路径匿名算法和k-多样化路径匿名算法,在不改变图结构特征的同时能有效实现最短路径匿名。
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