本文選題：社會網(wǎng)絡 + 隱私安全　； 參考：《廣西師范大學》2017年碩士論文

【摘要】：近年來,隨著社會的快速發(fā)展,尤其是社交平臺的興起,越來越多的用戶加入到線上社交平臺,使得社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)量迅猛增加,不但方便了個人及團體更好的進行交流,也方便相關科研機構對社會網(wǎng)絡進行更細致的研究分析。但是,有些數(shù)據(jù)卻不能直接提供給相關科研人員使用,因為數(shù)據(jù)中可能包含一些敏感信息,比如姓名、用戶關系、工資等。如果直接對原始數(shù)據(jù)發(fā)布,有可能泄露用戶隱私。因此我們在發(fā)布數(shù)據(jù)前必須對相應敏感數(shù)據(jù)進行隱私保護處理,但是這些隱私保護策略可能會很大程度上修改原始社會網(wǎng)絡中的結構信息。因此,如何在數(shù)據(jù)的隱私保護和數(shù)據(jù)的效用性取得平衡是社會網(wǎng)絡的一個熱點問題。目前的社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)發(fā)布方法主要是給定一個原始社會網(wǎng)絡圖,進行相應的隱私匿名保護后,直接發(fā)布。但是忽略了如下問題:(一)僅僅考慮隱私安全,沒有考慮到社會網(wǎng)絡圖的信息改變量;(二)原始社會網(wǎng)絡圖中可能包含各個子社區(qū),沒有對相應的子社區(qū)的隱私安全做詳細的考慮。以上兩點使數(shù)據(jù)的實用性降低。發(fā)布的社會網(wǎng)絡圖越精細對于相關的社會網(wǎng)絡分析者越有利,本文通過社區(qū)檢測算法對劃分后的子社區(qū)結構(結點的度)做相應的隱私保護分析,對面向社區(qū)檢測的社會網(wǎng)絡隱私保護做相應的研究。本文的主要工作如下:首先,通過分析當前的社會網(wǎng)絡隱私保護方法,發(fā)現(xiàn)其不足。本文使用社會網(wǎng)絡結構(結點的度)作為攻擊者背景知識,傳統(tǒng)的k度匿名方法以及隨機化方法在隱私保護的過程中沒有充分考慮原始社會網(wǎng)絡的結構圖,以及原始社會網(wǎng)絡圖中存在多個子社區(qū),一些邊的連接關系可以分為子社區(qū)內部的連接,子社區(qū)之間的連接。在進行隱私保護的過程中,可能會破壞原始社會網(wǎng)絡的結構,比如一些社會網(wǎng)絡結點的添加刪除或者邊的添加刪除。在k度匿名以及隨機化的過程中,可能會產(chǎn)生很多的不確定圖,破壞了數(shù)據(jù)的實用性。其次,對于上述兩種傳統(tǒng)方法存在的不足,本文提出了一種新的保護子社區(qū)結構信息的局部隨機化擾動方法。在該方法中:首先基于社區(qū)檢測過程中,記錄邊介數(shù)。當社區(qū)檢測完成之后,根據(jù)攻擊者的背景知識(結點的度),判斷是否有隱私泄露,如果沒有,說明該子社區(qū)不存在隱私泄露問題,不做處理;如果有隱私泄露,判斷隱私泄露結點所連接的邊是否都在子社區(qū)內部,如果是社區(qū)內部的邊,屬于社區(qū)內的隱私泄露,則等概率刪除或者添加邊,運用隨機化進行擾動;如果隱私泄露的結點所連接的邊與另一個社區(qū)相連,說明該結點存在邊介數(shù),調整邊介數(shù)被刪除的概率,使其被刪除的概率增大,然后在子社區(qū)間進行隨機化處理操作。通過該方法,很大程度上保證了社會網(wǎng)絡圖的原始面貌,對于任意的子社區(qū),在保證隱私要求的前提下,該子社區(qū)社會網(wǎng)絡結構也得到了更好的保證,方便相關科研人員對發(fā)布的社會網(wǎng)絡圖進行相關的研究分析。最后,我們使用真實的數(shù)據(jù)集來驗證本文所提方法的可行性和效用性,用此方法在保證隱私安全的同時可以更好的保證社會網(wǎng)絡的結構特征。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of society, especially the rise of social platform, more and more users have joined the online social platform, making the social network data increasing rapidly. It not only facilitates the better communication between individuals and groups, but also facilitates the more careful research and analysis of the social network. It can not be directly provided to relevant researchers, because the data may contain sensitive information, such as name, user relationship, salary, etc. if the data are issued directly to the original data, it is possible to disclose the privacy of the user. So we must protect the corresponding sensitive data before publishing the data, but these privacy guarantees. The protection strategy may modify the structure information in the original social network to a great extent. Therefore, how to balance the data privacy and the utility of the data is a hot issue in the social network. The current social network data publication method is to give a original social network map and carry out the corresponding privacy protection. After that, direct release. But the following questions are ignored: (I) only consideration of privacy security, no consideration of the amount of information change in social network maps; (two) the original social network map may contain all subcommunities, and no detailed consideration of the privacy security of the corresponding sub community. The above two points make the data practical. The more detailed the network graph is, the more favorable for the relevant social network analysts, this paper makes the corresponding privacy protection analysis by community detection algorithm to the sub community structure (node degree), and makes the corresponding research on the social network privacy protection against community detection. The main work of this paper is as follows: first, through the analysis of the current society. This paper uses the social network structure (node degree) as the attacker background knowledge. The traditional k degree anonymous method and the randomization method do not fully consider the structure of the original social network in the process of privacy protection, and there are a number of sub communities in the original social network map, and some sides. Connections can be divided into sub community connections and connections between sub communities. In the process of privacy protection, the structure of the original social network may be destroyed, such as the addition and deletion of some social network nodes or the addition and deletion of the edges. In the process of anonymity and randomization of K degrees, there may be a lot of uncertain graphs. Secondly, for the shortcomings of the two traditional methods, a new local randomization disturbance method for protecting the structure information of the sub community is proposed. In this method, the number of sides is recorded in the process of community detection. When the community detection is completed, the background knowledge of the attacker (node) is based on the background knowledge of the attacker If there is no privacy disclosure, if there is privacy disclosure, whether the edge of the privacy disclosure node is within the sub community, if it is the side of the community, the privacy disclosure within the community, then the probability delete or add the edge, use the following. If the nodes connected by the privacy leaked nodes are connected to another community, it shows that the node exists the boundary number, adjusts the probability of the deletion of the boundary, increases the probability of the deletion, and then carries out randomization processing between the subcommunities. By this method, the original surface of the social network map is guaranteed to a large extent. For any sub community, the social network structure of the sub community has also been better guaranteed under the premise of ensuring privacy, and it is convenient for relevant researchers to carry out relevant research and Analysis on the published social network. Finally, we use a real data set to verify the feasibility and utility of the proposed method. While ensuring privacy, the law can better guarantee the structural characteristics of social networks.
【學位授予單位】：廣西師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP309

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本文編號：2110033