基于边分割的社交网络敏感边保护技术
来源：计算机应用杂志2016年第1期北京时间：
作者：范国婷, 罗永龙, 孙丹丹, 王涛春, 郑孝遥
单位：1. 安徽师范大学 数学计算机科学学院, 安徽 芜湖 241003;2. 安徽师范大学 网络与信息安全工程技术研究中心, 安徽 芜湖 241003
摘要：用户间的敏感关系是社交网络中用户的重要隐私信息。为了解决社交网络中用户间敏感关系泄露问题,提出一种边分割算法。首先,将已删除敏感边的简单匿名社交网络的非敏感边分割成多条子边;然后,将原非敏感边携带的信息分配到子边上,使得每条子边只携带原非敏感边的部分信息,从而生成具有隐私能力的匿名社交网络。理论分析和仿真实验结果表明,相比cluster-edge和cluster-based with constraints算法,边分割算法在保证数据具有较高可用性的情况下能更大限度降低敏感关系泄露的概率,泄露概率分别降低了约30%和20%,因此所提算法能够有效解决社交网络中敏感关系泄露问题。
关键词：社交网络,隐私保护,敏感边,分割,匿名
基金资助：国家自然科学基金资助项目(61370050,61402014);安徽省自然科学基金资助项目(1308085QF118)。
