近年来,随着互联网技术和信息技术的飞速发展,大量的社会网络不断地兴起,越来越多的用户信息被暴露在社会网络中。如果这些信息被人不恰当地利用,则会给人们的生活造成困扰,甚至会造成严重的威胁。因此,人们越来越关注社会网络中的隐私信息是否被有效地保护,网络中用户的隐私信息得到安全的保障显得十分重要。在对社会网络隐私保护技术的研究中,具有安全有效性的匿名化方法成为最常用的方法,成为了该领域当前的研究热点。匿名化的主要思想是对原始社会网络进行某些变换,从而对社会网络中的个体隐私信息进行有效的保护。现有的社会网络隐私保护匿名化方法大多只针对单类型的社会网络的个体信息,多类型的社会网络在现实生活中也很常见,而多类型的社会网络中敏感关系不能被有效地保护。本文在查阅和整理的大量国内外参考文献的基础上,针对含多类型关系的社会网络中的隐私保护问题进行了研究。设计并实现了(k2,l)-匿名模型,本文的主要研究内容有以下三个方面:(1)本文首先对社会网络中隐私保护方法的国内外研究现状进行了介绍,详细地介绍了隐私泄露的途径和常用的攻击形式。系统地介绍了社会网络中的匿名化方法,详细地归纳和总结了基本的k-匿名模型和基于k-匿名模型改进的几种常用的匿名模型,不同的匿名模型针对不同类型的背景知识的攻击具有各自的优势和不足。(2)为了抵御含敏感关系的社会网络中同时存在的敏感关系攻击、节点度攻击和朋友连接攻击,本文在k-匿名模型的基础上进行了改进构建了(k2,l)-匿名模型。由于隐私保护强度和社会网络图的可用性之间需要平衡,隐私保护强度的增强就意味着可用性的降低,为了满足隐私保护需求的同时尽可能地提高社会网络的可用性,首先根据添加敏感边的规则对社会网络进行敏感边的添加,通过动态规划度序列匿名算法和贪心算法度序列匿名算法对节点进行分组,构建(k2,l)-匿名模型。(3)为了验证该匿名模型的有效性和可行性,本文通过设置不同的匿名化参数,对匿名模型实现的运行时间和匿名化后社会网络图的数据可用性的差异进行了分析对比。本文通过实验仿真,验证了本文改进的匿名模型和匿名算法的有效性和可行性,用户可以根据自己的不同需求,根据k值和l值的不同选择不同的匿名算法,在保证社会网络图可用性较好的前提下,达到用户满意的匿名程度。