基于层次结构的社会网络差分隐私图发布研究

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4、明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实一，愿意承担切相关的法律责任。如瓜研究生签名：日期；叫南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可Ｗ保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件

5、和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可采用影印。本文电子文档的内容和纸质、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。ｊ研究生签名＾。争．：／＾＾＾导师签名：ｊ日期；）＿３摘要针对社会网络的数据采集与深层分析技术如今已经引起了信息产业界的极大关注。数据挖掘技术的快速发展是一把双刃剑，其所导致的隐私泄漏已经严重威胁到公民的隐私安全。这些安全问题越来

6、越限制大数据的管理和应用，隐私保护这一理念已经深入人心，在大数据生态系统中成为重大现实问题。网络结构是社会网络的重要特征，网络的层次结构反映了网络中个体节点行为的区域性特征以及群体之间重要的关联关系。本文针对社会网络的隐私保护问题进行研究，以网络的层次结构这一角度作为切入点，引入层次随机图（HRG，hierachicalrandomgraphs）模型来刻画社会网络数据特征，并利用差分隐私这一严格的数学模型来保护社会网络图数据隐私。首先，将社会网络图转化为层次随机图，采用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC，MarkovChain

7、MonteCarlo）方法与指数机制相结合采样得到一组层次随机图，并针对每个树图结合拉普拉斯机制进行加噪处理，使其满足差分隐私，最终将加噪后的HRG转化为下三角矩阵，求其均值矩阵后再根据矩阵内元素值即层次随机图的内部节点的连接概率值生成净化后的社会网络发布图。本文提出的方法将差分隐私技术应用到社会网络图的隐私保护中，发布出经过差分隐私处理后的净化图，来掩盖节点间的相互联系，从而达到隐私保护的效果；同时通过层次随机图这一近似抽象转换，在不破坏网络结构的特性的前提下，大大降低了数据处理量，并在发布后依旧可以用于数据分析和挖掘

8、，和以往研究方案相比大大提高了差分隐私保护的可用性，提升了发布图的利用价值。最后，还给出了算法的敏感度分析和隐私分析，同时结合真实的网络数据进行了算法有效性分析和数据可用性分析，验证了该方案具有较高的隐私保护水平。关键词:社会网络，数据发布，层次随机图，差分隐私IAbstractDatacollectionandde