| 防止路径攻击的加权社会网络匿名化技术 |
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| 引用本文： | 陈可,刘向宇,王斌,张弘毅,杨晓春.防止路径攻击的加权社会网络匿名化技术[J].计算机科学与探索,2013(11). |
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| 作者姓名： | 陈可 刘向宇 王斌 张弘毅 杨晓春 |
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| 作者单位： | 1. 东北大学 信息科学与工程学院,沈阳,110819
2. 武汉大学 国际软件学院,武汉,430079 |
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| 基金项目： | 61272178，the National Natural Science Foundation of China on International Cooperation under Grant No.61129002，the Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China under Grant No.20110042110028，the Fundamental Research Funds for the Central Universities of China under Grant Nos. N110404015 |
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| 摘 要： | 随着社会网络的普及，社会网络数据的隐私保护问题，已经成为数据隐私研究领域学者普遍关注的热点问题。由于隐私信息异常广泛，攻击者可以利用多种背景知识进行隐私攻击。现有的隐私保护技术，大多针对简单社会网络，并不适用于加权社会网络。对加权社会网络中的路径隐私泄露问题进行了研究，针对最短路径识别提出了加权图k-可能路径匿名（k-possible path anonymity，KPPA）隐私保护模型,来防止基于加权社会网络的最短路径隐私攻击，设计了一种基于权重泛化的匿名方法来实现KPPA算法。通过在真实数据集上的大量测试研究，证明了KPPA算法对于加权图路径隐私保护的有效性，同时基于KPPA算法可以保留原图结构性质，提高权重信息的可用性。
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| 关 键 词： | 加权社会网络 路径隐私 权重泛化 最短路径 |
Anonymizing Weighted Social Network Graph against Path-Based Attacks |
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| CHEN Ke
,
LIU Xiangyu
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WANG Bin
,
ZHANG Hongyi
,
YANG Xiaochun.Anonymizing Weighted Social Network Graph against Path-Based Attacks[J].Journal of Frontier of Computer Science and Technology,2013(11). |
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| Authors: | CHEN Ke LIU Xiangyu WANG Bin ZHANG Hongyi YANG Xiaochun |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | weighted social networks path privacy weight generalization shortest path |
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