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摘要:
针对权重社会网络发布隐私保护中的弱保护问题,提出一种基于差分隐私模型的随机扰动方法可实现边及边权重的强保护.设计了满足差分隐私的查询模型-WSQuery,WSQuery模型可捕获权重社会网络的结构,以有序三元组序列作为查询结果集;依据WSQuery模型设计了满足差分隐私的算法-WSPA,WSPA算法将查询结果集映射为一个实数向量,通过在向量中注入Laplace噪音实现隐私保护;针对WSPA算法误差较高的问题提出了改进算法-LWSPA,LWSPA算法对查询结果集中的三元组序列进行分割,对每个子序列构建满足差分隐私的算法,降低了误差,提高了数据效用.实验结果表明,提出的隐私保护方法在实现隐私信息的强保护同时使发布的权重社会网络仍具有可接受的数据效用.
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文献信息
篇名 基于差分隐私的权重社会网络隐私保护
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 权重社会网络 隐私保护 差分隐私 查询模型 Laplace分布
年,卷(期) 2015,(9) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 145-159
页数 15页 分类号 TP309
字数 11073字 语种 中文
DOI 10.11959/j.issn.1000-436x.2015165
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 鞠时光 江苏大学计算机科学与通信工程学院 159 1685 21.0 34.0
2 兰丽辉 江苏大学计算机科学与通信工程学院 10 194 8.0 10.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
权重社会网络
隐私保护
差分隐私
查询模型
Laplace分布
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
通信学报
月刊
1000-436X
11-2102/TN
大16开
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2-676
1980
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