【摘 要】
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为解决现有的防御链接预测攻击的隐私保护方法的不足,提出一种基于积分梯度的局部扰动算法LDIG(local dis-turbance algorithm based on integral gradient).利用敏感链接的闭合子图确定扰动范围,根据扰动范围内链接的积分梯度迭代扰动链接,同时将链接预测对扰动图中敏感链接的预测结果作为扰动结束的判断依据.实验结果表明,LDIG算法的计算复杂度较低,适用于大规模社交网络的隐私保护,扰动链接的数量较少,提高了数据的效用性.
【机 构】
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广西师范大学 广西多源信息挖掘与安全重点实验室,广西 桂林 541004
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为解决现有的防御链接预测攻击的隐私保护方法的不足,提出一种基于积分梯度的局部扰动算法LDIG(local dis-turbance algorithm based on integral gradient).利用敏感链接的闭合子图确定扰动范围,根据扰动范围内链接的积分梯度迭代扰动链接,同时将链接预测对扰动图中敏感链接的预测结果作为扰动结束的判断依据.实验结果表明,LDIG算法的计算复杂度较低,适用于大规模社交网络的隐私保护,扰动链接的数量较少,提高了数据的效用性.
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