社会网络子集个性化隐私保护策略

• 作者: 张晓琳 王萍 郭彦磊
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 社会网络 隐私保护 子集 个性化 k-d_sub k-d_l_sub
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 3026-3029,3035
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.10.034

摘要

现有的社会网络隐私保护通常是基于所有用户完全一致的隐私保护,忽略了用户之间对隐私保护的需求存在差别.针对这一问题,提出个性化隐私保护框架,根据用户不同隐私保护需求提取部分子集,共设置三种隐私保护级别:首先,简单移除原始图节点标签,并为每个节点设置相应的ID值;其次,为保护节点度信息,提出基于动态规划思想的k-d_sub(k-degree_subset)算法;最后,为防止敏感属性被识别将l-diversity与k-d_sub算法结合,提出k-d_l_sub (k-degree_l_subset)算法,添加最少数量的边,降低匿名成本,并且最大化数据效用.实验证明,提出的个性化隐私保护框架有较高的匿名质量,能有效保护社会网络中用户的隐私.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓琳	内蒙古科技大学信息工程学院	118	423	10.0	15.0
2	王萍	内蒙古科技大学信息工程学院	10	46	3.0	6.0
3	郭彦磊	内蒙古科技大学信息工程学院	3	13	2.0	3.0