【摘 要】
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针对动态社会网络数据多重发布中用户的隐私信息泄露问题,结合攻击者基于背景知识的结构化攻击,提出了一种动态社会网络隐私保护方法。该方法首先在每次发布时采用k-同构算法
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61163015);内蒙古自然科学基金重点项目(20080404Zd21);国家教育部“春晖计划”基金资助项目(Z2009-1-01024)
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针对动态社会网络数据多重发布中用户的隐私信息泄露问题,结合攻击者基于背景知识的结构化攻击,提出了一种动态社会网络隐私保护方法。该方法首先在每次发布时采用k-同构算法把原始图有效划分为k个同构子图,并最小化匿名成本;然后对节点ID泛化,阻止节点增加或删除时攻击者结合多重发布间的关联识别用户的隐私信息。通过数据集实验证实,提出的方法有较高的匿名质量和较低的信息损失,能有效保护动态社会网络中用户的隐私。
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