基于社会网络的(α,k)-匿名方法

随着网络技术的快速发展,大量在线社会网络的建立和使用,越来越多的人参加到社会网络中分享和交流信息,而在这种交互过程中,会产生大量的数据。这些数据中有些是用户个人生活领域中不愿意别人知道的事情,可以认为它们是用户的隐私。社会网络数据发布的隐私保护成为新兴的研究课题。本文提出了应用于社会网络的(α,k)-匿名方法,采用基于聚类的方法,对节点的属性及节点之间的关系进行保护。每个聚类中的节点数至少为k个,并且聚类中任一敏感属性值相关的节点的百分比不高于α。理论分析和实验结果表明,基于社会网络的(α,k)-匿名方法能在信息损失尽可能小的情况下有效地保护隐私。