基于社交網(wǎng)絡的隱私及其保護應用研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡技術的持續(xù)發(fā)展，人們?nèi)粘Ｉ畹母鞣矫娑家呀?jīng)被網(wǎng)絡覆蓋，不論是日常通信，或是網(wǎng)上交易都是以網(wǎng)絡平臺為支撐。然而，當人們在享受網(wǎng)絡帶來的這些便利的同時，卻不得不把自己的信息提供給服務商或檔案管理中心，使得用戶面臨著隱私泄露的危險。由此，各種基于社交網(wǎng)絡的隱私保護技術應運而生。在隱私保護技術的實際應用中K-匿名技術的應用非常普遍，因此，本文以K-匿名技術為基礎開展。
　　本文首先由現(xiàn)實出發(fā)，提出隱私及其保護方面的問題，并分析了國

2、內(nèi)外研究現(xiàn)狀。接著論述了隱私保護在通用性、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分布、社交網(wǎng)絡中所用到的隨機化、聚類、匿名化、圖重構等方法。然后采用了匿名化方案、泛化技術對個人信息進行模糊化處理，其中K-匿名算法就是在基于這種思想的應用。在具體實踐應用中，攻擊者在很大程度上通過某一渠道提前獲知了被攻擊用戶的背景信息，在這種情況下K-匿名技術則無法滿足用戶隱私保護要求。為了解決這一問題研究者在K-匿名算法思想的基礎上提出了L-多樣性、P-敏感性模型等。這兩種模型

3、的應用有效的解決了隱私泄漏中的鏈接攻擊。文中基于位置的隱私保護也應用了K-匿名算法思想，在應用過程中做了改進。最后在虛擬位置基礎上做了實驗仿真，實驗一是在原有用戶基礎上虛擬出多個非真實用戶與真實用戶混合在一起，對真實用戶位置信息起到隱匿作用，從而達到保護用戶位置信息的目的。在仿真過程中，采用了Floyd算法，通過對節(jié)點等概率訪問，計算每一個節(jié)點的訪問量。在實驗過程中要求用戶位置狀態(tài)是靜態(tài)的，并且在實驗中所有的用戶（真實或非真實）都是是活