MDPA:基于MCL的社会网络差分隐私数据发布算法

• 作者: 刘振鹏 张彬 董亚伟 赵璇
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 社会网络 数据发布 差分隐私 马尔科夫算法
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: TP399
• 字数: 4393字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2017174

摘要

社会网络数据发布的隐私保护是为了确保数据集中隐私信息的安全.针对社会网络数据发布所面临的隐私保护问题,引入严格的差分隐私保护模型,设计了一种基于马尔科夫算法(Markov cluster algorithm,MCL)并且满足ε-差分隐私的社会网络差分隐私数据发布方法.设计实现了满足ε-差分隐私(MCL differential privacy algorithm,MD-PA)算法,以Si为抽样频率,对网络边权重添加满足ε的隐私保护预算,服从拉普拉斯分布的噪声.真实数据集上的实验结果表明,MDPA算法满足用户在社会网络中的差分隐私要求,并提高了数据效用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张彬	河北大学信息技术中心	32	92	5.0	8.0
2	刘振鹏	河北大学网络空间安全与计算机学院	63	600	11.0	23.0
6	董亚伟	河北大学网络空间安全与计算机学院	2	3	1.0	1.0
7	赵璇	河北大学电子信息工程学院	2	3	1.0	1.0