一种基于结构及节点特征相似度的社交网络图数据去匿名方法

王照永; 陈勤; 朱宏林; 冯世杰

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一种基于结构及节点特征相似度的社交网络图数据去匿名方法

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随着互联网的广泛应用,社交网络已成为当今社会信息发布和传播共享的重要载体。然而,社交网络中频繁的数据共享会导致用户的隐私泄露。提出一种基于用户社交网络图的结构和用户节点的特征来披露用户敏感信息的去匿名方法。利用社交网络图的结构特征与节点属性的特征之间的相似性差异实现节点间的映射,从而成功实现匿名数据集的用户去匿名化。在两个数据集的实验证明,该去匿名方法有较好的准确率和运行时间。

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来源
《现代计算机：下半月版》 |2018年第3期|14-20|共7页
作者
王照永; 陈勤; 朱宏林; 冯世杰;
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作者单位

杭州电子科技大学信息安全部级重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
社交网络; 隐私; 相似性; 去匿名;

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专利

1. 一种基于分类器的社交网络去匿名方法 [J] . 胡光武 ,张平安 ,马江涛 . 深圳信息职业技术学院学报 . 2017,第003期
2. 一种基于节点相似度和活跃度的数据转发算法 [J] . 汪晶明 ,王青山 ,沈进 . 合肥工业大学学报（自然科学版） . 2015,第009期
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7. 基于结构化特征的社交网络数据去匿名方法研究 [A] . 王照永 . 2018

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