面向外包计算的图结构数据隐私计算模型研究

大规模移动轨迹、社交网络等高维图数据应用广泛且包含大量隐私信息，云计算的快速发展使得用户将图数据的存储和计算任务外包给云服务器。然而，云服务器并非完全可信且图数据拓扑结构和节点关联关系复杂，如何在云计算环境下实现隐私保护的图数据计算成为值得研究的课题。针对以上问题，对现有外包计算环境下的图数据隐私计算模型进行了全面分析和总结。首先针对云计算环境下图数据隐私保护模型进行梳理；然后对现有加密图数据隐私查询类型进行分类与分析；最后，提出了外包计算环境下图结构数据的隐私计算研究需要解决的关键问题与解决思路。