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一种基于节点分割的隐私属性(a, k)-匿名算法
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Abstract:
伴随着网络技术的发展，各类社交网络所包含的信息也在不断地增大。在数据信息增加的同时也意味着隐私信息泄露的可能性增大。因此在上传和提取用户信息的时候应该考虑到敏感信息的保护，在k-匿名算法的基础上衍生的(a, k)-匿名算法是经典的隐私保护模型，但是随着社交网络的复杂性不断增加，传统的(a, k)-匿名算法不足以满足社交网络中信息隐匿的要求。针对在社交网络中，节点的结构信息和非隐私属性信息等也可能会受到攻击，本文提出一种基于节点分割的(a, k)-匿名算法。该算法对社交网络中带有隐私属性值的节点进行分割，使得节点特征被分割到两个节点里，降低了节点被攻击识别的可能性。实验结果表明，该算法可以有效防御部分攻击造成的隐私属性泄露，同时保证数据保持一定的可用性。
伴随着网络技术的发展，各类社交网络所包含的信息也在不断地增大。在数据信息增加的同时也意味着隐私信息泄露的可能性增大。因此在上传和提取用户信息的时候应该考虑到敏感信息的保护，在k-匿名算法的基础上衍生的(a, k)-匿名算法是经典的隐私保护模型，但是随着社交网络的复杂性不断增加，传统的(a, k)-匿名算法不足以满足社交网络中信息隐匿的要求。针对在社交网络中，节点的结构信息和非隐私属性信息等也可能会受到攻击，本文提出一种基于节点分割的(a, k)-匿名算法。该算法对社交网络中带有隐私属性值的节点进行分割，使得节点特征被分割到两个节点里，降低了节点被攻击识别的可能性。实验结果表明，该算法可以有效防御部分攻击造成的隐私属性泄露，同时保证数据保持一定的可用性。
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