【摘要】：對社交網絡中用戶隱私信息優(yōu)化保護,可保證網絡用戶的信息不被泄露。進行隱私信息保護時,應對隱私信息節(jié)點聚類,統(tǒng)計丟失數(shù)據信息,并對聚類后的社交網絡信息進行匿名化和歸一化處理,但是傳統(tǒng)方法通過建立形式化驗證和基于信任的隱私信息流模型,融合隱私信息訪問粒度控制完成對社隱私保護,但是不能對隱私信息節(jié)點聚類,無法準確統(tǒng)計丟失的數(shù)據信息和進行匿名處理,導致出現(xiàn)隱私信息保護效果不好的問題,提出一種基于k-鄰域同構的社交網絡中用戶隱私信息優(yōu)化保護方法。上述方法融合于三角矩陣理論映射出社交網絡中的節(jié)點鄰域子圖,給出相鄰隱私信息時間片間的關聯(lián)性,依據信息變化增量確定基準節(jié)點,在此基礎上對社交網絡中隱私信息節(jié)點進行聚類,對隱私信息節(jié)點生成的簇進行簇內外泛化,對社交網絡進行匿名化處理,統(tǒng)計出丟失的各類型信息,進行歸一化,完成對社交網絡中用戶隱私信息的優(yōu)化保護。仿真結果證明,所提方法有效地防止隱私泄露,增強了數(shù)據發(fā)布的安全性。
[Abstract]:The optimal protection of user privacy information in social networks ensures that the information of the network users is not leaked. When the privacy information is protected, the privacy information nodes should be clustered, and the data are lost, and the social network information after the clustering is anonymously and normalized, but the traditional method establishes a formal verification and basis by establishing a formal verification and basis. The trusted privacy information flow model, which integrates privacy information access granularity control to complete the protection of social privacy, can not cluster the privacy information nodes, can not accurately statistics the lost data information and carry out anonymous processing, which leads to the problem of the poor protection effect of privacy information, and proposes a social network based on k- neighborhood isomorphism. This method combines the triangular matrix theory to map the neighborhood sub map of the social network, gives the correlation between the time slices of the adjacent privacy information, and determines the datum node according to the increment of the information change. On this basis, the privacy information node in the social network is clustered to the privacy information node. The generated clusters are generalised inside and outside the cluster, and the social network is anonymously processed, the lost types of information are counted, and the user privacy information in the social network is optimized. The simulation results prove that the proposed method can effectively prevent privacy disclosure and enhance the security of data publishing.
【作者單位】： 南陽理工學院軟件學院;
【基金】：河南省科技廳基礎前沿項目(142300410108)
【分類號】：TP309;TP393.09

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5 杜p，

本文編號：2162169