[發(fā)明專利]一種社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)敏感屬性隱私保護方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310683002.0
• 申請日: 2013-12-13
• 公開（公告）號: CN103685271B
• 公開（公告）日: 2017-01-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 馬廷淮;張玉亮;朱節(jié)中;曹杰
• 申請（專利權(quán)）人: 南京信息工程大學
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標代理有限公司32200
• 代理人: 許方

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)敏感屬性隱私保護方法。

背景技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，在線社會網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和應(yīng)用已成為我們生活中不可或缺的一部分，這種現(xiàn)象產(chǎn)生了大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，對于市場營銷，疾病傳播，心理學研究等具有很大的研究價值，但是由于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中可能存在大量個人隱私信息，若不做好保護措施的話，將會引起隱私泄露等問題。因而針對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中的隱私保護研究成為隱私保護領(lǐng)域一個新興的研究熱點。

由于國內(nèi)對于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中隱私保護研究還處于起步階段，現(xiàn)有技術(shù)中，在對國外研究進展進行了總結(jié)描述的基礎(chǔ)上，提出了一種能夠抵御以節(jié)點鄰域信息為背景知識的攻擊者的攻擊的隱私保護方法；進一步現(xiàn)有技術(shù)又提出了基于超邊矩陣表示的d-鄰域子圖K-匿名模型，該方法通過矩陣的匹配來實現(xiàn)子圖的K-匿名；接下來現(xiàn)有技術(shù)又提出了一種基于圖自同構(gòu)的K-Secure社會網(wǎng)絡(luò)隱私保護模型，解決了K-自同構(gòu)模型對于路徑長度泄露和邊泄露存在的隱私安全問題，上述方法都是通過在原圖的基礎(chǔ)上增加原有網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點間的聯(lián)系來實現(xiàn)的。現(xiàn)有技術(shù)中，另一種廣泛使用的是基于聚類的隱私保護方法，通過確保每個聚類中的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)目不少于K個，且聚類中任一敏感屬性相關(guān)的節(jié)點的百分比不高于α實現(xiàn)了（α，K）-匿名技術(shù)；同樣還有通過對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點進行聚類，再對生成的簇進行簇內(nèi)泛化和簇間泛化，從而達到隱私保護的目的。

上述針對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中隱私保護的方法大部分只解決了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中標識泄露的隱私保護問題，沒有做到對社會網(wǎng)絡(luò)中個體敏感屬性的保護。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述技術(shù)問題，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種基于L-多樣性原理，通過增加新網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點，能夠有效保護網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全的社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)敏感屬性隱私保護方法。

本發(fā)明為了解決上述技術(shù)問題采用以下技術(shù)方案：本發(fā)明設(shè)計了一種社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)敏感屬性隱私保護方法，其中，社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括數(shù)個原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點，各個原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點分別包含敏感屬性、節(jié)點度，原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點的節(jié)點度表示與該原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點之間存在聯(lián)系的其它原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點的個數(shù)，且社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中至少包含兩個不同的節(jié)點度；所述社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)敏感屬性隱私保護方法為在社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中添加新網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點，構(gòu)成新社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；基于L-多樣性原理，包含如下步驟：

步驟001.初始L-多樣性中需求參數(shù)L，將社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中所有原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點按節(jié)點度劃分為至少一個網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)子集合，其中，相同節(jié)點度的原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點劃分為一個網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)子集合；同時，社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中所包含的節(jié)點度構(gòu)成節(jié)點度集合；

步驟002.從社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中選取節(jié)點度最大、且未被鎖定的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)子集合作為目標網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集合；根據(jù)y/(x+z)≤1/L，獲得針對目標網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集合的候選網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點的個數(shù)z；將社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中未被鎖定的其它網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)子集合按節(jié)點度降序排列，并從其中節(jié)點度最大的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)子集合開始按降序順序，在其它網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)子集合中依次選取敏感屬性與目標網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集合中出現(xiàn)頻次最高的敏感屬性不同、且彼此敏感屬性不相同的z個網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點作為針對目標網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集合的候選網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點；其中，x為目標網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集合中所有網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點的個數(shù)，y為目標網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集合中出現(xiàn)頻次最高的敏感屬性所對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點的個數(shù)；

步驟003.根據(jù)向社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中添加g個新網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點，選取節(jié)點度集合中節(jié)點度最小、且未被鎖定的節(jié)點度作為該g個新網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點的允許最大節(jié)點度，并將所選取的節(jié)點度鎖定，不得再次被選取；其中，n為社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中已經(jīng)存在、且未達到各自對應(yīng)允許最大節(jié)點度的新網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點的個數(shù)，d為目標網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集合的節(jié)點度，d_i為z個候選網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點中第i個候選網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點的節(jié)點度，1≤i≤z；

步驟004.分別建立各個候選網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點與未達到各自對應(yīng)允許最大節(jié)點度的新網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點之間的聯(lián)系，保證各個候選網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點的節(jié)點度與目標網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集合的節(jié)點度相一致，且各個新網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)節(jié)點的節(jié)點度不超過各自對應(yīng)的允許最大節(jié)點度；