社交网络高效高精度去匿名化算法

• 作者: 刘家霖 史舒扬 崔斌 张悦眉 邵蓥侠
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 去匿名化 匿名化 隐私保护 结点相似度
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 基于图结构的大数据分析与管理技术专刊
• 页码范围: 772-785
• 页数: 14页
• 分类号: TP311
• 字数: 11002字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005436

摘要

自从社交网络成为重要的研究课题,社交网络隐私保护也成为了重要的研究内容,尤其是关于公开发布以供研究的大规模社交网络图数据的隐私保护.为了评估用户的隐私风险,研究者们设计了不同的方法对图进行去匿名化,在不同的图网络中识别个体的身份.但是,当前的去匿名化算法或者需要高质量的种子匹配,或者在精确度和效率上颇有不足.提出一种高效高精度的无种子去匿名化算法RoleMatch,基于社交网络的拓扑结构识别个体身份.该算法包括:(1)可以快速计算的两图结点间相似度度量方法RoleSim++;(2)一种有效的结点匹配算法,此法同时考虑了结点间的相似度和中间匹配结果的反馈.在实验部分,利用LiveJournal的数据,用RoleMatch对比了多种流行的匿名化算法,并根据实际应用情景,在传统实验的基础上增加了局部去匿名化的实验,实验结果验证了所提出的去匿名化算法的优秀性能.