1、社會網(wǎng)絡是由多個社會行動者及他們間的關系組成的集合,它描述了社會個體、群體以及它們之間的關聯(lián)。近年來,在Web2.0和各種社會性網(wǎng)絡服務軟件大量應用的背景下,很多用戶擁有自己的電子郵件、微博、網(wǎng)上交易、社區(qū)空間等,通過這些社會性網(wǎng)絡媒體,形成了各種各樣的社交網(wǎng)絡,許多已經(jīng)演化為一種復雜網(wǎng)絡,其中的數(shù)據(jù)具有大容量、高維數(shù)、非線性、無標度、小世界等特點。由于科學研究和數(shù)據(jù)共享等需要,社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)被大量收集和發(fā)布,這些以信息共享、數(shù)據(jù)挖掘與知

2、識發(fā)現(xiàn)等為目的的數(shù)據(jù)發(fā)布過程往往都伴隨著個體和機構隱私信息的泄露風險,這就引發(fā)了對數(shù)據(jù)發(fā)布過程中隱私保護問題的研究,其主要目標是如何在保證發(fā)布數(shù)據(jù)效用的前提下,適當損失原始數(shù)據(jù)的信息來提高發(fā)布數(shù)據(jù)的安全性,從而達到隱私保護與數(shù)據(jù)效用之間的良好平衡。目前,數(shù)據(jù)發(fā)布中的隱私保護研究很大一部分集中在關系型數(shù)據(jù)集上,而針對網(wǎng)絡數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私保護研究才剛剛起步。本文立足于社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)發(fā)布中的隱私保護服務需求,在保證信息強可用性的前提下,對社會網(wǎng)絡

3、數(shù)據(jù)發(fā)布中的隱私匿名技術進行了多方面深入的研究。
　　首先,針對社會網(wǎng)絡發(fā)布時由于鄰域攻擊所帶來的隱私泄露問題,提出了一種(d,k)-匿名發(fā)布的社會網(wǎng)絡隱私保護方法。在k-匿名的理論基礎上,結合社會網(wǎng)絡d-鄰域攻擊形式,給出了圖的(d,k)-匿名模型,并形式化地定義了一類面向簡單無向圖的抗鄰域攻擊(d,k)-匿名問題;同時,還提出了一種基于高度節(jié)點優(yōu)先的(d,k)-匿名算法來解決該匿名問題。實驗結果表明:該算法能產(chǎn)生比已有方法更小

4、的信息損失度,以及相當?shù)臅r間開銷,有效地抵制了d-鄰域攻擊,保護了發(fā)布網(wǎng)絡圖的隱私信息。
　　其次,針對社會網(wǎng)絡圖發(fā)布時由于結構攻擊所帶來的隱私泄露問題,提出了一種K+-同構隱私匿名方法。在k-同構的理論基礎上,提出了圖的k+-同構模型,并形式化地定義了一類面向簡單無向圖的k+-同構匿名問題;同時,還提出了一種基于全局結構分區(qū)的k+-同構算法來解決該圖同構匿名問題。并從理論上分析了算法的有效性和復雜性,最后通過仿真實驗表明:在同等

5、條件下,該算法能產(chǎn)生比傳統(tǒng)的k-同構方法更小的信息損失度,以及相當?shù)臅r間效率,具有較高的有效性。
　　再次,針對以二分圖形式發(fā)布的社會網(wǎng)絡隱私泄露問題,提出了一種面向敏感邊識別攻擊的社會網(wǎng)絡二分圖匿名方法。在已有k-安全分組的理論基礎上,結合二分圖敏感邊識別攻擊形式,分別提出了的正單向(c1,c2)-安全性、逆單向(c1,c2)-安全性以及完全(c1,c2)-安全性原則,并在此基礎上,形式化地定義了一類抗敏感邊識別攻擊的社會網(wǎng)絡二

6、分圖(c1,c2)-安全匿名問題;同時,還提出了一種基于聚類的二分圖(c1,c2)-安全性算法(Clustering-based bipartite(c1,c2)-security algorithm,CBB(c1,c2)-security)來保證發(fā)布二分圖的安全性。實驗結果表明:該算法在與已有方法相當時間開銷的前提下,能產(chǎn)生更小的信息損失度,有效地抵制了敏感邊識別攻擊,實現(xiàn)了二分圖的安全發(fā)布。
　　最后,針對社會網(wǎng)絡發(fā)布時由于復

7、合攻擊所帶來的隱私泄露問題,提出了一種(k,l)-匿名發(fā)布隱私保護方法。首先在k-同構和l-多樣性的理論基礎上,結合社會網(wǎng)絡結構攻擊和屬性攻擊,給出了復合攻擊形式和圖的(k,l)-匿名模型,并形式化地定義了一類節(jié)點具有單敏感屬性的簡單無向圖的(k,l)-匿名問題;同時,還提出了一種基于k-匿名和l-多樣性的屬性泛化算法來解決該匿名問題。實驗結果表明:該算法能產(chǎn)生比已有方法更小的信息損失度,以及相當?shù)臅r間開銷,有效地抵制了復合攻擊,保護了