【技术实现步骤摘要】
匿名关联用户矩阵填充隐私动态发布方法
[0001]本专利技术涉及移动智能终端隐私泄漏
，具体为匿名关联用户矩阵填充隐私动态发布方法。
技术介绍
[0002]目前，移动社交应用场景下的关联用户的隐私具有动态性，在短时间可以发生快速的连续性变化，然而现行的传统隐私发布方案主要是基于一次性发布的静态隐私发布方案，无法对用户实时变化的隐私进行及时的获取和动态的发布，也不能反映关联用户之间连续变化的隐私关系。
[0003]为此，我们提出匿名关联用户矩阵填充隐私动态发布方法。
技术实现思路
[0004]鉴于上述和/或现有匿名关联用户矩阵填充隐私动态发布方法中存在的问题，提出了本专利技术。
[0005]因此，本专利技术的目的是提供匿名关联用户矩阵填充隐私动态发布方法，通过从实时变化的隐私数据中筛选出具有代表性的隐私网络图，然后进行连续性的动态发布，并在多次连续发布的同时降低关联用户隐私泄露的风险，能够解决上述提出现有的问题。
[0006]为解决上述技术问题，根据本专利技术的一个方面，本专利技术...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.匿名关联用户矩阵填充隐私动态发布方法，其特征在于：包括以下操作步骤：S1：在系统初始化阶段时，如果访问者想获取某个时间段内在某个移动应用服务中所有用户的属性集λ`＝(λ0,λ1,......λ
i
)，i≤n为关联标签建立的网络图，那么访问者将查询需求上传到可信处理中心，可信处理中心将根据访问者的查询需求，设置用户关联网络属性配置文件MF；S2：在数据动态发布阶段，数据动态发布中心根据可信处理中心传过来的配置文件MF，对移动网络中的用户相关属性数据进行持续抽取和分析；S3：构建用户关联网络图；S4：通过调用Pandas库中强大的分析结构化数据的工具集，读取可信处理中心从云数据库获取的数据文件；S5：计算各个实体的属性矩阵，若甲乙的A属性一致，则共现依次权重加1；S6：将属性矩阵存储至共现文件中；S7：读取共现文件，绘制对应关系图；S8：调用Networkx库来绘制图形，得到某一时刻下的用户关联网络图G；S9：完成后进入网络图筛选差分隐私保护阶段；S10：对分层抽样得到的网络图集合进行一次遍历，在相邻的一组快照图中，过滤掉相似度高的快照图，只保留一个用于后续处理，结合贪心算法的思想，我们对抽样得到的集合进行一次遍历，在相邻的一组快照中，过滤掉相似度高的快照，只保留一个用于后续处理，通过这种方式来降低通讯开销；S11：进行社区差分隐私保护后，对得到的快照进行随机标签得到一个标签化的社区网络图G，利用快速社区检测算法，对图G进行社区密集划分检测，输出图的节点标签X`；S12：将标签化图G转换成对应的邻接矩阵，然后对矩阵A的稀疏和密集区域分，被输出子矩阵A
n
；S13：建立一个权值识别算法，对矩阵A
n
的权值进行计算得到一个弱联系标准参数r，得到一个满足强弱联系邻接矩阵数组B
n
，数组元素保存有节点标签，权值，和强弱联系标签R；S14：构造强联系扰动算法，对邻接矩阵数组B
n
进行遍历选择，对具有强联系标签的数组元素中的权值进行正态加噪扰动，得到后的加噪值覆盖原始值，最后得到强联系扰动后的子区域邻接矩阵数组B
n
`；S15：构造弱联系扰动算法，根据子区域矩阵B
n
`建立加噪二叉树BT，对邻接矩阵数组B
n
`中的非0权值弱联系真实值计数，并对其进行正态加噪，得到加噪后的噪声计数值；S16：弱联系加噪矩阵边扰动，即对弱联系边关系进行重新分配，最终输出区域子矩阵B
n
``；S17：根据区域子矩阵B
n
``，按照矩阵元素连接填充得到完整上三角矩阵A`...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。