基于邻居度序列相似度的k-度匿名隐私保护方案

• 作者: 刘卫国 周克涛 施荣华
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 隐私保护 k-度匿名 优先级算法 邻居度序列 欧式距离
• 年，卷（期）: 2017,（19）
• 所属期刊栏目: 网络、通信与安全
• 页码范围: 102-108
• 页数: 7页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 7767字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1604-0380

摘要

针对传统的k-度匿名方案添加随机噪声次数过多,构图成功率低,且无法抵御更复杂的图查询背景知识攻击的问题,提出了改进的k-度匿名隐私保护方案.该方案提出一种优先级构图算法,通过设置参数来调整邻居节点与度需求高的节点之间的权重,引入欧式距离并对k-度匿名后的同度节点构造出相似度较高的邻居度序列.实验结果表明,该方案的度信息损失较少,能够调节边信息损失与构图成功率之间的冲突,抵御以节点的度结合邻居度序列作为背景知识的攻击.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘卫国	中南大学信息科学与工程学院	95	1477	16.0	37.0
2	施荣华	中南大学信息科学与工程学院	190	1122	15.0	23.0
3	周克涛	中南大学信息科学与工程学院	1	3	1.0	1.0