k-度匿名的社会网络隐私保护方法

embnn

摘要:针对当前社会网络的匿名化隐私保护方法存在信息损失量巨大、网络关系结构被改变严重等问题,提出一种保持网络结构稳定的k-度匿名隐私保护模型SimilarGraph ,运用动态规划方法对社会网络按照节点度序列进行最优簇划分,然后采用移动边操作方式重构网络图以实现图的k-度匿名化.区别于传统的数值扰乱或图修改如随机增加 .删除节点或边等方法,该模型的优势在于既不增加网络边数和节点数,也不破坏网络原有连通性和关系结构.实验结果表明, SimilarGraph匿名化方法不仅能有效提高网络抵御度属性攻击的能力,并且还能保持网络结构稳定,同时具有较理想的信息损失代价.
关键词:社会网络;隐私保护;k-度匿名;信息损失
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2021-3-26 09:04 上传

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