基于度匿名与链路扰动的社交网络保护方法技术

本发明专利技术公开一种基于度匿名与链路扰动的社交网络保护方法，主要解决社交网络中用户的隐私暴露的问题。本发明专利技术的步骤为：1、建立社交网络图模型；2、选择关键节点；3、对关键节点集合中的每个节点进行度匿名；4、划分子图；5、扰动每个子图的链路；6、得到扰动后的图对应的社交网络。本发明专利技术通过隐匿网络中的关键节点，有效防止攻击者识别出关键节点，进而通过贝叶斯推理推断网络中的链路信息，提高了网络的隐私性。本发明专利技术在子图划分的基础上对子图内部的链路进行扰动，有效保持了网络的结构属性，提高了网络的可用性。

Social Network Protection Method Based on Degree Anonymity and Link Disturbance

The invention discloses a method of social network protection based on degree anonymity and link disturbance, which mainly solves the problem of user privacy exposure in social network. The steps of the present invention are as follows: 1. Establishing a social network graph model; 2. Selecting key nodes; 3. Degree anonymity of each node in the set of key nodes; 4. Dividing subgraphs; 5. Disturbing the links of each subgraph; 6. Obtaining the social network corresponding to the perturbed graph. The invention effectively prevents attackers from identifying key nodes by concealing key nodes in the network, and infers link information in the network through Bayesian reasoning, thereby improving the privacy of the network. The invention disturbs the links in the subgraph on the basis of subgraph partition, effectively maintains the structural attributes of the network, and improves the availability of the network.

【技术实现步骤摘要】
基于度匿名与链路扰动的社交网络保护方法
本专利技术属于复杂网络
，更进一步涉及复杂网络安全
中的一种基于度匿名与链路扰动的社交网络保护方法。本专利技术可通过扰动社交网络的结构，在保持社交网络的结构属性的基础上，保护社交网络中链路隐私不被泄露。
技术介绍
社交网络是用户之间以一定的社会关系连接的网络，是由用户和用户间社会关系组成的网络拓扑结构，其中每个点代表网络中的用户，边代表网络中的用户关系。伴随着Facebook,Twitter等社交网络的发展，社交网络的研究受到了国内外研究者广泛的关注，有大量的应用利用社交网络中的用户关系来增强其安全性，例如Sybil攻击、匿名通信等。社交网络中通常会包含敏感的用户属性、用户间的关系、网络结构等信息，而这些信息可能会在网络数据发布过程中暴露给攻击者。因此，在公开网络数据之前，如何对网络中的敏感信息进行有效的保护，同时不破坏其结构属性成为目前社交网络研究领域的一个重要课题。目前有很多种方法来保护社交网络的隐私信息。广西师范大学在其拥有的专利技术“一种优化的社交网络图数据发布隐私保护方法”(申请号CN201310227633.1，申请公布本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于度匿名与链路扰动的社交网络保护方法，其特征在于，对社交网络的关键节点集合中的每个节点进行度匿名，对划分子图后的社交网络图进行链路扰动；该方法的具体步骤包括如下：(1)建立社交网络图模型：(1a)将包含用户关系的社交网络数据抽象为无向图G1＝(V，E)，其中，V表示无向图G1中所有节点的集合，每个节点表示社交网络中的一个用户，E表示无向图G1中边的集合，每条边表示社交网络中的两个用户对应的两个节点间的连线；(2)选择关键节点：(2a)采用网络邻接矩阵生成方法，生成与无向图G1对应的邻接矩阵；(2b)利用节点度计算公式，分别计算无向图G1中每个节点的度；(2c)对无向图G1中的所有节点...

【技术特征摘要】
1.一种基于度匿名与链路扰动的社交网络保护方法，其特征在于，对社交网络的关键节点集合中的每个节点进行度匿名，对划分子图后的社交网络图进行链路扰动；该方法的具体步骤包括如下：(1)建立社交网络图模型：(1a)将包含用户关系的社交网络数据抽象为无向图G1＝(V，E)，其中，V表示无向图G1中所有节点的集合，每个节点表示社交网络中的一个用户，E表示无向图G1中边的集合，每条边表示社交网络中的两个用户对应的两个节点间的连线；(2)选择关键节点：(2a)采用网络邻接矩阵生成方法，生成与无向图G1对应的邻接矩阵；(2b)利用节点度计算公式，分别计算无向图G1中每个节点的度；(2c)对无向图G1中的所有节点的度按照从大到小进行排序，从中选择序列中的前10％的节点，组成关键节点集合；(3)对关键节点集合中的每个节点进行度匿名：(3a)从关键节点集合中选取一个未选过的节点；(3b)将与所选节点有连接关系的所有节点作为邻居节点，从所有邻居节点中随机选择一个邻居节点，将与所选邻居节点有连接关系的节点作为所选节点的第2跳的邻居节点，以此类推，得到所选节点的第tc跳的邻居节点；(3c)判断所选节点的第tc跳邻居节点的度是否小于所选节点的度，若是，则执行步骤(3d)，否则，执行步骤(3b)；(3d)用所选节点的第tc跳的邻居节点的所有邻居节点替换所选节点的所有邻居节点；(3e)判断是否选完关键节点集合中的所有节点，若是，则执行步骤(3f)，否则，执行步骤(3a)；(3f)用匿名度后的每个节点更新无向图G1的与该节点对应的关键节点，得到无向图G2；(4)对无向图G2划分子图：(4a)从无向图G2中找出所有满足条件的5阶完全子图；(4b)合并相同节点数为4的5阶完全子图，得到合并后的子图，组成无向图G2的子图划分集合C；(5)扰动无向图G2中每个子图的链路：(5a)设置一个空的图G'；(5b)从子图划分集合C中选择一个未选过的子图；(5c)从所选子图中选择一个未选过的节点u；(5d)从所选节点u的邻居节点中选择一个未选过的节点v；(5e)从节点v开始，经过t-1跳的随机游走到节点z；(5f)判断节点z与节点u是否满足添加条件，若是，则执行步骤(5e)；否则，执行步骤(5g)；(5g)在图G'中以0.5的概率添加一条连接节点u与节点z的边；(5h)判断所选节点u的邻居节点是否选完，若是，则执行步骤(5i),否则，则执行步骤(5d)；(5i)判断所选子图中的节点是否选完，若是，则执行步骤(5j),否则，则...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭耀，刘志宏，曾勇，张辉，马佰和，马建峰，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61