基于进化算法的社会网络数据k－匿名发布

• 作者: 吕晓丹 胡琪 蒋朝惠
• 来源期刊: 贵州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 社会网络 隐私保护 进化算法 k-度匿名 图结构性质
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: ?工程科学研究及应用? -- 计算机技术
• 页码范围: 89-93
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3397字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2016.01.21

摘要

基于科学发展的需要，越来越多的社会网络数据被共享发布。为保证发布数据中个体的隐私不被泄露，必须将数据进行隐私保护后发布。针对结点度的再识别攻击，提出一种改进的进化算法对社会网络发布的数据进行k-度匿名( CEAGA)，将EAGA算法中的适应度函数与循环结束条件进行改进，得到最优的k-度匿名序列，之后按照得到的k-度匿名序列对匿名图进行构造，得到最优的k-度匿名社会网络图。实验结果表明，改进后的进化算法不但降低了对原社会网络图的修改，并且对图结构性质的保持也优于EAGA算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋朝惠	贵州大学计算机科学与技术学院	60	261	8.0	13.0
2	吕晓丹	贵州大学计算机科学与技术学院	15	59	4.0	7.0
3	胡琪	贵州大学计算机科学与技术学院	2	10	2.0	2.0