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文檔簡介
1、針對社會網絡的數據采集與深層分析技術如今已經引起了信息產業(yè)界的極大關注。數據挖掘技術的快速發(fā)展是一把雙刃劍,其所導致的隱私泄漏已經嚴重威脅到公民的隱私安全。這些安全問題越來越限制大數據的管理和應用,隱私保護這一理念已經深入人心,在大數據生態(tài)系統中成為重大現實問題。
網絡結構是社會網絡的重要特征,網絡的層次結構反映了網絡中個體節(jié)點行為的區(qū)域性特征以及群體之間重要的關聯關系。本文針對社會網絡的隱私保護問題進行研究,以網絡的層次結構
2、這一角度作為切入點,引入層次隨機圖(HRG,hierachical random graphs)模型來刻畫社會網絡數據特征,并利用差分隱私這一嚴格的數學模型來保護社會網絡圖數據隱私。首先,將社會網絡圖轉化為層次隨機圖,采用馬爾科夫鏈蒙特卡洛(MCMC,Markov Chain Monte Carlo)方法與指數機制相結合采樣得到一組層次隨機圖,并針對每個樹圖結合拉普拉斯機制進行加噪處理,使其滿足差分隱私,最終將加噪后的HRG轉化為下三角
3、矩陣,求其均值矩陣后再根據矩陣內元素值即層次隨機圖的內部節(jié)點的連接概率值生成凈化后的社會網絡發(fā)布圖。本文提出的方法將差分隱私技術應用到社會網絡圖的隱私保護中,發(fā)布出經過差分隱私處理后的凈化圖,來掩蓋節(jié)點間的相互聯系,從而達到隱私保護的效果;同時通過層次隨機圖這一近似抽象轉換,在不破壞網絡結構的特性的前提下,大大降低了數據處理量,并在發(fā)布后依舊可以用于數據分析和挖掘,和以往研究方案相比大大提高了差分隱私保護的可用性,提升了發(fā)布圖的利用價值
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