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摘要:
分析基于奇异值分解(SVD)的匿名方法在加权社交网络隐私保护中的安全性,给出在含整数权重网络中的重构方法和在含任意权重网络中的非精确重构方法,定义 ε-N -容忍性来衡量其安全性,指出目前谱分析理论得到的ε(可重构系数)上界过于保守因而缺乏指导性.通过实验来测试随机网络、Barabasi-Albert网络、小世界网络以及实际网络的可重构系数,同时测试了基于 SVD 的双重扰动策略的可重构系数.实验结果表明,加权社交网络对谱的丢失具有不同的容忍性,其容忍性与网络参数之间存在密切的关系.
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文献信息
篇名 基于奇异值分解的含权网络匿名化的安全性分析
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 奇异值分解 含权社交网络 隐私保护
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 23-33
页数 11页 分类号 TP309
字数 9205字 语种 中文
DOI 10.11959/j.issn.1000-436x.2018074
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马建峰 西安电子科技大学网络与信息安全学院 389 4956 30.0 50.0
2 曾勇 西安电子科技大学网络与信息安全学院 16 77 5.0 8.0
3 刘志宏 西安电子科技大学网络与信息安全学院 20 183 6.0 13.0
4 周灵杰 西安电子科技大学网络与信息安全学院 1 1 1.0 1.0
5 蒋忠元 西安电子科技大学网络与信息安全学院 1 1 1.0 1.0
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含权社交网络
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