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社会网络中基于节点平均度的k-度匿名隐私保护方案

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社会网络数据的发布可能导致用户隐私被泄露,例如用户的身份信息可能被恶意攻击者通过分析网络中节点的度数识别出来,针对这个问题提出一种基于节点平均度的k-度匿名隐私保护方案.方案首先利用基于平均度的贪心算法对社会网络节点进行划分,使得同一分组中节点的度都修改成平均度,从而生成k-度匿名序列;然后利用优先保留重要边的图结构修改方法对图进行修改,从而实现图的k-度匿名化.本方案在生成k-度匿名序列时引入平均度,提高了聚类的精度,降低了图结构修改的代价.同时,由于在图结构修改时考虑了衡量边重要性的指标—邻域中心性,重要的边被优先保留,保持了稳定的网络结构.实验结果表明,本方案不仅能有效地提高网络抵抗度攻击的能力,还能极大降低信息损失量,在保护用户隐私的同时提高了发布数据的可用性.
k-Degree Anonymous Privacy Protection Scheme Based on Average Degree of Node in Social Networks

许佳钰、章红艳、许力、周赵斌

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福建师范大学 数学与信息学院, 福州 350007

福建省网络安全与密码技术重点实验室, 福州 350007

社会网络 隐私保护 k-度匿名 平均度 重要边

国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金福建省教育厅中青年科研项目企事业合作项目企事业合作项目

U1905211617711406170210061702103JAT200968DH-1565DH-1412

2021

10.15888/j.cnki.csa.008230

计算机系统应用
中国科学院软件研究所

计算机系统应用

CSTPCD
影响因子：0.449
ISSN：1003-3254
年,卷(期)：2021.30(12)
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