【摘 要】
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大数据等技术支撑着社交网络数据分析领域的发展,同时也使社交网络发布的数据面临隐私泄露的重大威胁。近年来,数据泄露大事件层出不穷。例如,2021年315晚会曝光人脸信息未经本人同意被收集、各大招聘平台随意叫卖简历、个人信息遭暗网兜售等。社交网络,尤其是加权社交网络中包含的个人或企业的隐私信息规模大。如果敏感数据未经隐私保护处理被发布,不法分子可以根据已发布数据预测出与用户或企业相关的隐私数据。与现有
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大数据等技术支撑着社交网络数据分析领域的发展,同时也使社交网络发布的数据面临隐私泄露的重大威胁。近年来,数据泄露大事件层出不穷。例如,2021年315晚会曝光人脸信息未经本人同意被收集、各大招聘平台随意叫卖简历、个人信息遭暗网兜售等。社交网络,尤其是加权社交网络中包含的个人或企业的隐私信息规模大。如果敏感数据未经隐私保护处理被发布,不法分子可以根据已发布数据预测出与用户或企业相关的隐私数据。与现有的隐私保护技术相比,差分隐私模型脱颖而出,目前已应用于保护工业等领域的隐私数据安全。差分隐私拥有其他隐私保护技术没有的优势,它不仅可以抵抗所有背景知识攻击,还实现量化隐私保护效果。因此,本文将重点研究在发布加权社交网络图数据之前,如何利用差分隐私模型提高保护图数据的隐私安全性,同时保证待发布数据具有良好的可用性。针对保护加权社交网络中重要节点及其重要边的隐私问题,本文提出了基于节点度排序和紧密度中心性排序的边添加投影算法EGMA（Edge adding projection algorithm based on node degree sorting and compactness centrality sorting,EGMA）。EGMA算法主要包含三个阶段:构造有序节点集、构造有序边集、构造生成图。首先,根据节点的度和紧密度中心性构造有序节点集;然后,根据有序节点集和边权值构造有序边集,并按照有序边集中加权边的顺序,将边添加到生成图结构中。实验表明,基于图映射思想的EGMA算法在L1误差和边保留度两个指标上的结果均优于其他算法。EGMA算法不仅可以尽可能保留原始社交网络图结构中的节点度和紧密度中心性较大的节点,还可以保留与这些节点相连且权值较大的边。也就是说,EGMA算法保留了加权社交网络图结构中的重要结构信息,同时提高了生成图结构中重要数据的可用性。为保护EGMA算法生成图中节点的隐私信息,本文进一步提出了满足节点差分隐私的度直方图发布算法DHPAKM（Degree histogram publishing algorithm based on K-means algorithm,DHPAKM）。DHPAKM算法实现的思路是:首先,基于EGMA算法修改原始图结构后产生的生成图,统计生成图中节点的度直方图。然后,DHPAKM算法改进k-means聚类算法。DHPAKM算法随机选择一个初始中心点,在迭代过程中寻找并保护新的初始中心点的隐私信息,通过差分隐私实现保护k个初始中心点的隐私信息;然后,对直方图的桶进行聚类和分组。桶分组完成后,DHPAKM算法给不同的分组添加满足噪声。最后,DHPAKM算法发布满足ε-差分隐私的度直方图。实验分析表明,相比其他算法,DHPAKM算法在数据集上的L1误差和KS距离均较小。DHPAKM算法对加权社交网路的隐私保护效果较好,较完整地保留了原始图结构中节点度的信息,发布数据的可用性较高。针对复杂的加权社交网络中社区结构的隐私保护,本文提出了基于改进标签传播算法的社区结构差分隐私算法CSDPA-LPA（Community structure differential privacy algorithm based on improved label propagation algorithm,CSDPA-LPA）。CSDPA-LPA算法利用节点强度和节点的紧密度中心性改进标签传播算法,然后对社交网络进行社区检测并划分社区结构。为进一步保护社区的结构隐私信息,CSDPA-LPA算法通过向边频率中添加噪声后生成扰动的社区结构。为保护社区结构内边权值的隐私信息,CSDPA-LPA算法将对社区结构内边权值的隐私保护转换为对边权值序列的差分隐私保护。然后,合并社区,生成一个实现边差分隐私的含噪社交网络并发布。实验结果表明,在WARE和ASPL指标下,CSDPA-LPA算法均优于其他算法。CSDPA-LPA算法不仅实现对网络结构的保护,还保护了边权值的隐私信息,同时保证了这个社交网络数据的效用性。基于上述算法,本文构建了一个基于差分隐私的数据发布隐私保护系统Data Share,并测试了本文提出的算法对图数据的隐私保护效果。Data Share系统测试结果表明,本文所提出的隐私保护算法隐私保护效果较好,并且发布的数据效用性较好。
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