發(fā)布時(shí)間：2020-07-02 09:24

【摘要】：隨著當(dāng)前社會(huì)信息化的發(fā)展,多種類型社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的建立與使用,極大方便了人們交友、互動(dòng)、交流、評論等一系列活動(dòng)。用戶使用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是需要進(jìn)行注冊并提供個(gè)人信息,包括興趣,職業(yè)或者收入狀況等,甚至大部分還需要實(shí)名認(rèn)證。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)與發(fā)展為科學(xué)研究提供了一個(gè)很好的平臺(tái),去進(jìn)行各種研究分析,諸如用戶行為、社區(qū)形成等。然而社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的公開研究與發(fā)布卻給用戶個(gè)人信息的安全隱私帶來極大的風(fēng)險(xiǎn)。因此,針對社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)就顯得尤為重要,甚至成為限制社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析發(fā)展的瓶頸。同時(shí),隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶數(shù)量也在與日俱增。傳統(tǒng)的基于單工作站的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和隱私保護(hù)技術(shù)已經(jīng)不適合處理海量社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),單工作站的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)匿名算法的執(zhí)行效率、數(shù)據(jù)處理能力均不能滿足實(shí)際應(yīng)用需求。因此,并行化社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)技術(shù)成為研究熱點(diǎn);另一方面,現(xiàn)有的隱私保護(hù)方法不能抵御攻擊者同時(shí)以邊的結(jié)構(gòu)和屬性信息作為背景知識(shí)發(fā)動(dòng)的邊再識(shí)別攻擊,隱私保護(hù)強(qiáng)度不能滿足實(shí)際需求。首先,為了提高社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中邊隱私的保護(hù)強(qiáng)度和大規(guī)模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)匿名效率,提出了邊信息k-匿名模型和分布并行匿名方法D-EIAM。該方法在分布并行處理系統(tǒng)Spark下,對社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中邊進(jìn)行并行貪心分組,生成匿名邊信息序列,然后基于分布并行圖處理框架GraphX,通過并行添加偽結(jié)點(diǎn)和屬性泛化生成匿名圖,同時(shí)匿名保護(hù)邊的屬性與結(jié)構(gòu)信息,達(dá)到隱私保護(hù)目標(biāo)和高效率匿名大規(guī)模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的目的。其次,為抵御動(dòng)態(tài)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的邊再識(shí)別攻擊,提出k~m-NMF匿名模型,其中k代表隱私保護(hù)級(jí)別,m表示攻擊者可以監(jiān)視受害者的時(shí)間段。該模型確保在時(shí)間閾值m內(nèi)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的邊被識(shí)別的概率不大于1/k。最后,選用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖數(shù)據(jù)集com-Youtube和論文數(shù)據(jù)集DBLP在分布式圖數(shù)據(jù)處理集群上對提出的兩種匿名算法的執(zhí)行效率和數(shù)據(jù)可用性進(jìn)行分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的兩種匿名保護(hù)算法在高效率處理大規(guī)模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的同時(shí)保證了匿名圖數(shù)據(jù)的可用性。
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP393.08

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本文編號(hào)：2738025