基于向量模型的加权社会网络发布隐私保护方法研究分析

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1、万方数据分类号UDCTP309004密级公珏编号—102—9980908002博士学位论文基于向量模型的加权社会网络发布隐私保护方法研究申请学位级别蝗±专业名称i土篡扭应用撞丕论文提交日期2Q151Q垒!13论文答辩日期2Q151Q512鱼学位授予单位和B期江菱太堂2Q!§：Q鱼：!鱼答辩委员会主席评阅人2015年6月万方数据ClassifiedIndex：TP309UDC：004Ph．D．DissertationResearchonprivacypreservingmethodsbasedonvectormodelinweightedsoc

2、ialnetworkspublicationByLihuiLanMajor：ComputerScienceSupervisor：Prof．JuShiguangJiangsuUniversityJune，2015万方数据独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容以外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文储始≥瑚砌夕年扫7／日万方数据学位论

3、文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权江苏大学可以将本学位论文的全部内容或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。，本学位论文属于不保密匹学位论文作者繇彩觥弘7r年j7n#H指导教师签名：矽d，年，月形日万方数据江苏大学博士学位论文摘要社会网络是社会个体间因互动而形成的相对稳定的关系体系，是多种社会现象的表示模型，是复杂网络中最具代表性的现实网络之一。随着社交网络数量不断增

4、加，越来越多的社会个体在社交网络注册，大量个体的信息被收集、获取。为满足科学研究、数据共享等需要，数据收集者需对社会网络数据集进行发布，由于数据集中包含个体的敏感信息，数据发布使个体的隐私面临泄露的风险。随着公众对隐私认知不断提高，隐私泄露问题已成为数据发布的主要障碍，为确保社会个体的隐私安全，在社会网络发布时需进行隐私保护处理。目前，已有的社会网络发布隐私保护研究成果大都针对无权网络。在无权网络中，社会个体间的连接属于布尔关系，只能说明个体间是否存在相互作用，对个体间相互作用的强度差异却无法标识。越来越多的社会网络实证研究表明，社会个体间存

5、在着耦合强度不同的连接，并不完全是布尔关系。比如人与人之间的亲疏关系、Intemet网络上的带宽、航空网络中机场间航班的数量或者座位数、科学家合作网络中科学家间的合作次数等都是影响网络性质的重要因素。因此，在社会网络的拓扑结构中引入衡量节点间耦合程度的物理量非常必要，即在两个节点间的连边上加一个权值，以衡量两个节点间关系的强弱。加权社会网络由于边权重引入，使得网络中包含的信息要比无权网络丰富，因此对加权社会网络发布的隐私保护进行研究是十分必要而有意义的工作。本文针对加权社会网络，提出采用基于向量模型的局部扰动策略设计隐私保护方法实现数据发布，

6、具体内容如下：(1)提出了依据隐私保护质量和发布数据效用两个性能指标界定加权社会网络的发布场景，并给出了具体场景的定义。对社会网络发布实施隐私保护，先要确定发布场景，明确攻击者的背景知识、发布数据的用途和需要保护的隐私信息，才能采取有效的保护策略，设计隐私保护方法。针对社会网络发布，衡量隐私保护方法性能的两个重要指标是隐私保护质量和发布数据效用。根据发布数据的特性及实际的发布需求，数据发布者可能面临三种选择：一是在获得可接受的隐私保护质量前提下，尽可能地提高发布数据效用；二是在获取可接受的发布数据效用前提下，尽可能地提高隐私保护质量；三是兼顾

7、隐私保护质量和发布数据效用，希望取得二者的折中。本文针对三种发布选择确定了三万方数据基于向量模型的加权社会网络发布隐私保护方法研究个发布场景，在每个发布场景中，选取加权社会网络的节点(包括节点间连边的权重)作为隐私信息，发布数据的用途是进行网络结构特征分析(重点关注平均路径长度、平均聚类系数、权重分布)，拟定攻击者分别拥有三种关于节点的背景知识(度、子图、边权重)。(2)提出了采用向量作为加权社会网络的发布模型。以图的边空间理论为基础，采用向量描述加权社会网络，为降低向量维数，采用基于节点的随机分割和聚类分割两种方法构建加权社会网络的向量模型

8、。通过分割将加权社会网络表示为若干个子图，用向量表示每个子图，将所有子图的向量构成的集合作为加权社会网络的发布模型。分割子图与节点数量相同的稠密图相比属于稀疏图，通