【摘 要】
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随着社交网络的迅速发展,社交网络积累了大量的数据,它们在一定程度上反映了社会规律。针对如何在保证隐私安全的前提下挖掘出有效知识的问题,提出了基于聚类的社交网络隐私
【机 构】
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北京工业大学信息学部,可信计算北京市重点实验室
【基金项目】
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北京市自然科学基金资助项目（4182006）;国家自然科学基金资助项目（61572053）资助
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随着社交网络的迅速发展,社交网络积累了大量的数据,它们在一定程度上反映了社会规律。针对如何在保证隐私安全的前提下挖掘出有效知识的问题,提出了基于聚类的社交网络隐私保护方法,该方法具有隐私保护力度自适应、匿名模型安全性和有效性高的特点。该方法基于用户信息和社交关系进行聚类,将社交网络中的所有节点根据节点间的距离聚类为至少包含k个节点的超点,并对超点进行匿名化处理。匿名后的超点能够有效地防范以节点属性隐私、子图结构等为背景知识的各类隐私攻击,使攻击者无法以大于1/k的概率来识别用户。根据聚类算法和社交网络的特
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