加权社交网络敏感边的差分隐私保护研究

社交网络边权重表示节点属性相似性时,针对边权重能导致节点敏感属性泄露的问题,提出一种利用差分隐私保护模型的扰动策略进行边权重保护。首先根据社交网络构建属性相似图和非属性相似图,同时建立差分隐私保护算法;然后对属性相似图及非属性相似图边权重进行扰动时,设计扰动方案,并按扰动方案对属性相似图及非属性相似图进行扰动。实现了攻击者无法根据扰动后边权重判断节点属性相似性,从而防止节点敏感属性泄漏,而且该方法能够抵御攻击者拥有最大背景知识的攻击。从理论上证明了算法的可行性,并通过实验验证了算法的可行性及有效性。     

动态社会网络隐私保护方法研究*

针对动态社会网络数据多重发布中用户的隐私信息泄露问题,结合攻击者基于背景知识的结构化攻击,提出了一种动态社会网络隐私保护方法。该方法首先在每次发布时采用k-同构算法把原始图有效划分为k个同构子图,并最小化匿名成本;然后对节点ID泛化,阻止节点增加或删除时攻击者结合多重发布间的关联识别用户的隐私信息。通过数据集实验证实,提出的方法有较高的匿名质量和较低的信息损失,能有效保护动态社会网络中用户的隐私。     

一种基于差分隐私的频繁有权子图挖掘算法

目前,在保护频繁子图数据的研究领域中,关于保护带有边权重的子图数据还没有被研究.针对这一问题,在频繁有权子图的挖掘过程中,采用差分隐私技术兼顾地保护频繁子图的边权重和结构的隐私,提出Diff-Wfsm算法.通过扩展已有挖掘算法,将图模型转换成编码形式,并将权重值考虑到编码中.为了更好地保护结构的隐私和提高数据效用性,在挖掘过程中同时采用差分隐私的Laplace机制和指数机制.实验在多个真实数据集中进行,结果表明该算法能在挖掘过程中达到隐私保护的效果,并可以保证输出的频繁有权子图具有较高的数据效用性.     

基于聚类结构编码的差分隐私异构数据发布

针对异构数据发布的隐私保护以及数据挖掘泛化性问题，提出一种用于聚类分析的异构数据差分隐私发布方案。为了解决处理隐私信息后缺乏正确引导的问题，将原始数据分组为集群，并利用集群标签对数据的集群结构进行编码，还为异构数据定制了一个同时考虑关系属性和集值属性的距离度量集群。在保留集群结构的同时迭代地概括原始数据。进一步在原始数据中加入噪声从而满足ε-差分隐私的要求。在满足差分隐私原则的前提下，提出一种同时处理关系数据和集值数据的不确定性算法，不同类型的数据以类似的方式进行匿名化。通过实验验证了该方法能够有效解决异构数据发布问题。     

针对社交网络边权重的差分隐私保护

针对社交网络边权重隐私保护中的弱保护和最短路径不可分析问题,提出一种满足差分隐私保护模型的边权重保护策略。将社交网络划分为全次图、缺次图、零次图,设计扰动方案及查询函数,对不同图进行查询获取其边权重并按扰动方案对不同的边权重添加不同的Laplace噪声,实现抵御攻击者拥有最大背景知识的攻击的边权重隐私保护,保证一组节点的最短路径不变,且其长度与原路径长度相近。该策略有强保护性及最短路径可分析性,从理论上验证了算法的可行性,通过实验验证了算法的正确性。     

对混合属性数据表可行的差分隐私保护方法

为加强隐私保护和提高数据可用性,提出一种可对混合属性数据表执行差分隐私的数据保护方法。该方法首先采用ICMD（insensitive clustering for mixed data）聚类算法对数据集进行聚类匿名,然后在此基础上进行
-差分隐私保护。ICMD聚类算法对数据表中的分类属性和数值属性采用不同方法计算距离和质心,并引入全序函数以满足执行差分隐私的要求。通过聚类,实现了将查询敏感度由单条数据向组数据的分化,降低了信息损失和信息披露的风险。最后实验结果表明了该方法的有效性。     

权重社交网络隐私保护中的差分隐私算法

针对社交网络的边权重隐私泄露问题,提出一种权重社交网络隐私保护算法。利用无向有权图表示社交网络,把边权重序列作为一个无归属直方图处理,将包含敏感信息的权重加入拉普拉斯噪声以满足差分隐私保护要求。为减少噪音量,对直方图中具有相同计数的桶合并成组,根据组间k-不可区分性来保证差分隐私保护要求,通过对原始的权重序列进行一致性推理保持网络最短路径不变。理论分析和实验结果表明,该算法能够满足差分隐私保护要求,且提高了信息发布的准确性和实用性。     

面向子图匹配的社会网络隐私保护方法

云平台作为存储和处理分析大规模社会网络数据的工具逐渐变为主流,针对大规模社会网络子图匹配隐私保护问题,提出分布式K-自同构社会网络隐私保护算法,保护上传至云平台的社会网络图的结构隐私。通过节点间传递标记信息的方式添加噪声边,使原始图匿名为具有k个对称子图的K-自同构社会网络图。提出分布式的子图匹配方法对上传图进行子图匹配,根据搜索图中节点的选择性对搜索图进行分解得到搜索分解子图;在每个计算节点内进行分布并行的子图匹配得到搜索分解子图匹配结果,将结果连接后得到关于搜索图的匹配结果;在客户端中根据K-自同构社会网络图的对称性和K-自同构函数对得到的子图匹配结果进行恢复和过滤得到正确匹配结果。实验结果表明:分布式K-自同构社会网络隐私保护算法和分布式子图匹配方法在处理大规模社会网络图时具有很高的效率,并且有效解决了隐私泄露问题。     

基于差分隐私的混合位置隐私保护

针对现有差分隐私k-means算法对初始中心点敏感、用户位置数据误差偏大、可用性较低等问题,根据LBS的特点,引入人流密度的概念,提出一种基于差分隐私k-means的混合位置隐私保护方法。根据LBS特点将用户位置点分成离散位置点和非离散位置点,基于差分隐私技术,采用改进聚类算法对位置信息进行泛化和加噪;通过分析用户位置点的稀疏程度来确定离散点,对离散点位置信息采用基于差分隐私的单独加噪技术;对非离散点采用基于差分隐私的改进k-means算法进行泛化处理,以实现用户位置信息的隐私保护。仿真实验表明,在相同隐私预算的前提下,该方法具有较高的数据可用性。     

面向医疗数据的AUR-Tree差分隐私数据发布算法

随着医学技术的进步和大数据时代的到来,在数据发布时如何对患者就诊记录中的敏感信息进行隐私保护成为当前的研究热点。针对医疗大数据在发布过程中隐私保护问题,提出了基于属性效用值排序法AUR-Tree（attribute utility value ranking-tree）差分隐私数据发布算法。该算法用属性效用值排序法衡量准标识属性对敏感属性的影响程度,以此作为迭代分割的度量依据,采用基于泛化的自顶向下迭代分割分类树技术,通过类等差法合理的分配隐私预算从而实现在医疗数据发布过程中的隐私保护。实验结果表明：该算法在极大地提高了数据的安全性、有效性和可用性的前提下,还保留了后续数据挖掘的价值。     

基于属性分割的差分隐私异构多属性数据发布

针对现有多属性数据隐私发布方法无法兼顾属性的敏感性差异和计算效率低的问题, 提出了一种基于属性分割的差分隐私异构多属性数据发布方法HMPrivBayes. 首先, 设计了满足差分隐私的谱聚类算法分割原始数据集, 其中相似矩阵的生成借助于属性最大信息系数. 其次, 借助属性信息, 该方法使用满足差分隐私的改进贝叶斯网络构建算法分别为每个数据子集构建贝叶斯网络. 最后, 以属性归一化风险熵为权重分配隐私预算, 对贝叶斯网络提取的属性联合分布添加异构噪声扰动, 实现了异构多属性数据保护. 实验结果表明, HMPrivBayes可以在减少注入合成数据集中噪声量的同时, 提高合成数据计算效率.     

DCKPDP：改进k-prototype聚类的差分隐私混合属性数据发布方法

当前混合属性数据发布中隐私保护方法大多存在隐私保护效果不佳或数据效用较差的问题,采用差分隐私与优化的k-prototype聚类方法相结合,提出改进k-prototype聚类的差分隐私混合属性数据发布方法(DCKPDP)。为解决传统k-prototype聚类算法没有考虑不同数值型属性对聚类结果有较大影响的问题,利用信息熵为每个数值型属性添加属性权重;为解决聚类初始中心点人为规定或者由随机算法随机确定,导致聚类结果精确度不高的问题,结合数据对象的局部密度和高密度对聚类过程中初始中心点进行自适应选择;为解决数据信息泄露风险较高的问题,对聚类中心值进行差分隐私保护。实验结果表明,DCKPDP算法满足差分隐私保护所需的噪声量更小,数据的可用性更好。     

社交网络下的不确定图隐私保护算法

社交网络平台的快速普及使得社交网络中的个人隐私泄露问题愈发受到用户的关心,传统的数据隐私保护方法无法满足用户数量巨大、关系复杂的社交网络隐私保护需求.图修改技术是针对社交网络数据的隐私保护所提出的一系列隐私保护措施,其中不确定图是将确定图转化为概率图的一种隐私保护方法.主要研究了不确定图中边概率赋值算法,提出了基于差分隐私的不确定图边概率赋值算法,该算法具有双重隐私保障,适合社交网络隐私保护要求高的场景.同时提出了基于三元闭包的不确定图边概率分配算法,该算法在实现隐私保护的同时保持了较高的数据效用,适合简单的社交网络隐私保护场景.分析与比较表明：与（k,ε）-混淆算法相比,基于差分隐私的不确定图边概率赋值算法可以实现较高的隐私保护效果,基于三元闭包的不确定图边概率分配算法具有较高的数据效用性.最后,为了衡量网络结构的失真程度,提出了基于网络结构熵的数据效用性度量算法,该算法能够度量不确定图与原始图结构的相似程度.     

基于节点重构的社交网络的隐私保护技术探讨

互联网的发展使社交网络成为人们聊天、交友、发表言论的重要平台。在社交网络中会存在大量信息,其中涉及到个人身份,社交结构,属性联系等信息就构成了隐私信息,因此需对隐私信息进行有效的保护。分析发现,现有部分基于结构扰动的社交网络隐私保护方案存在对网络结构扰动大、信息丢失率高等弊端。为此,提出了一种基于节点重构的隐私保护方案,重点解决了边缘节点与受保护节点的相似性分析与选取,边缘节点的同构化改造,以及最优化扰动原隐私节点结构等问题。实验结果表明提出的方法在有效保护社交网络隐私的同时,还能确保信息的高可用性。     

可穿戴设备数值型敏感数据本地差分隐私保护

针对数据服务器不可信时，直接收集可穿戴设备多维数值型敏感数据有可能存在泄露用户隐私信息的问题，通过引入本地差分隐私模型，提出了一种可穿戴设备数值型敏感数据的个性化隐私保护方案。首先，通过设置隐私预算的阈值区间，用户在区间内设置满足个人隐私需求的隐私预算，同时也满足了个性化本地差分隐私；其次，利用属性安全域将敏感数据进行归一化；最后，利用伯努利分布分组扰动多维数值型敏感数据，并利用属性安全域对扰动结果进行归一化还原。理论分析证明了该算法满足个性化本地差分隐私。实验结果表明该算法的最大相对误差（MRE）明显低于Harmony算法，在保护用户隐私的基础上有效地提高了不可信数据服务器从可穿戴设备收集数据的可用性。     

基于差分隐私保护的谱聚类算法

针对传统的聚类算法存在隐私泄露的风险,提出一种基于差分隐私保护的谱聚类算法。该算法基于差分隐私模型,利用累计分布函数生成满足拉普拉斯分布的随机噪声,将该噪声添加到经过谱聚类算法计算的样本相似度的函数中,干扰样本个体之间的权重值,实现样本个体间的信息隐藏以达到隐私保护的目的。通过UCI数据集上的仿真实验,表明该算法能够在一定的信息损失度范围内实现有效的数据聚类,也可以对聚类数据进行保护。     

图数据发布隐私保护的聚类匿名方法

社交网络中积累的海量信息构成一类图大数据,为防范隐私泄露,一般在发布此类数据时需要做匿名化处理.针对现有匿名方案难以防范同时以结构和属性信息为背景知识的攻击的不足,研究一种基于节点连接结构和属性值的属性图聚类匿名化方法,利用属性图表示社交网络数据,综合根据节点间的结构和属性相似度,将图中所有节点聚类成一些包含节点个数不小于k的超点,特别针对各超点进行匿名化处理.该方法中,超点的子图隐匿和属性概化可以分别防范一切基于结构和属性背景知识的识别攻击.另外,聚类过程平衡了节点间的连接紧密性和属性值相近性,有利于减小结构和属性的总体信息损失值,较好地维持数据的可用性.实验结果表明了该方法在实现算法功能和减少信息损失方面的有效性.     

基于节点拓扑结构和属性的重叠社区检测算法

近些年来,网络中的重叠社区检测应用越来越广泛,这极大引起了人们的兴趣。通常重叠社区检测只考虑节点的拓扑结构信息,忽略了节点的属性信息,这可能会遗漏数据间的重要结构。本文提出了一种基于节点拓扑结构和属性相似度的局部社区检测算法。首先,计算出节点与社区之间属性相似度。其次,为挖掘内部紧耦合的社区,计算出能够表示耦合性的模块度增量。最后,通过融合多个已检测到局部社区,计算出隶属矩阵从而获取全局重叠社区结构。在三个有真实社区的数据集上的实验结果从内部指标模块度和与真实社区的比较验证了基于节点拓扑结构和属性相似度的重叠社区检测算法比目前基于节点结构的社区检测算法在效率和有效性上有所提升。     

基于个性化k匿名隐私保护的资源推荐算法

Existing resource recommendation algorithms make resource recommendation based on user preferences, without consider- ing the subjective reluctance of users to personal privacy or the data mining of interests and hobbies, or the risk of privacy disclosure of third-party servers. To solve the problem of user privacy, this paper puts forward the K-anonymous privacy protection algorithm. After the generalization of sensitive attributes of user query requests, it constructs a logical anonymous query request equivalence class, uses the method of data rotary to enable users in the same equivalence class to randomly forward the received data from other users. Because the privacy attributes that each person wants to protect are different, the weight of its sensitive attribute is different, so this paper proposes the weight summation formula based on the sensitive attribute combined with the sensitive attribute weight value set by the user independently, and recommends the optimal selection scheme for the platform user. The security analysis shows that this method can effectively resist similarity attack, background knowledge attack and capture server attack. Experiments show that this method not only satisfies the correctness of matching results, but also enhances the privacy protection performance in the process of resource recommendation.