增量的动态社会网络匿名化技术

作     者：郭彩华 王斌 朱怀杰 杨晓春 Guo Caihua;Wang Bin;Zhu Huaijie;Yang Xiaochun

作者机构：东北大学信息科学与工程学院沈阳110004 

基　　金：国家"九七三"重点基础研究发展计划基金项目(2012CB316201) 国家自然科学基金项目(61173031 61272178) 国家自然科学基金海外及港澳学者合作基金项目(61129002) 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20110042110028) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(N120504001)~~ 

出 版 物：《计算机研究与发展》 (Journal of Computer Research and Development)

年 卷 期：2016年第53卷第6期

页      码：1352-1364页

摘      要：随着社会网络的快速发展和普及,如何保护社会网络中的敏感信息已成为当前数据隐私保护研究领域的热点问题.对此,近年来出现了多种社会网络匿名化技术.现有的匿名技术大多把社会网络抽象成简单图,然而实际生活中存在大量增量变化的社会网络,例如email通信网络,简单图并不能很好地刻画这种增量变化,因此,将社会网络抽象成增量序列具有现实意义.同时,在实际生活中大部分网络是带有权重信息的,即很多社会网络以加权图的形式出现,加权图与简单图相比携带了更多社会网络中的信息,也会带来更多的隐私泄露.将增量的动态社会网络抽象成一个加权图的增量序列.为了匿名加权图增量序列,提出了加权图增量序列k-匿名隐私保护模型,并设计了基于权重链表的baseline匿名算法WLKA和基于超图的匿名算法HVKA来防止基于结点标签和权重链表的攻击.最后,通过在真实数据集上的大量测试,证明了WLKA算法能够保证加权图增量序列隐私保护的有效性,HVKA算法则在WLKA的基础上更好地保留了原图的结构性质并提高了权重信息的可用性,同时还降低了匿名过程的时间代价.

主 题 词：动态社会网络 增量序列 数据隐私 权重链表 超图 信息损失 

学科分类：0810[工学-土木类] 0808[工学-自动化类] 0839[0839] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 081202[081202] 

核心收录：

D　O　I：10.7544/issn1000-1239.2016.20140695

馆 藏 号：203169852...