[发明专利]一种保护网络数据隐私是泄漏的方法在审
申请号: | 201910945882.1 | 申请日: | 2017-02-28 |
公开(公告)号: | CN110750807A | 公开(公告)日: | 2020-02-04 |
发明(设计)人: | 不公告发明人 | 申请(专利权)人: | 覃嘉雯 |
主分类号: | G06F21/62 | 分类号: | G06F21/62;G06Q50/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 543000 广西壮族自*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 隐私泄露 社区 社会网络图 保护网络 结构特性 社区结构 社区用户 数据隐私 隐私安全 应对措施 保证 泄漏 泄露 保存 检测 发布 安全 研究 | ||
1.一种保护网络数据隐私是泄漏的方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1.对社区进行检测,检测过程中统计各个子社区的边介数;当社区检测达到最优时,得到最终各个子社区的度序列、边介数和候选集;
步骤2.对于各个子社区,检查其度序列是否能唯一的定位到具体的节点;如果不能,则说明该子社区没有隐私泄露,满足隐私要求;如果能,则说明该子社区有隐私泄露,不满足隐私要求;
步骤3.根据背景知识,即节点的度信息,知道节点的度信息,对于有隐私泄露的子社区,判断其是属于社区内隐私泄露还是社区间隐私泄露。即判断隐私泄露的节点所连接的边是否有边介数。如果隐私泄露的节点没有包括边介数,则说明是子社区内部的隐私泄露。如果隐私泄露的节点包括边介数,则说明是子社区之间的隐私泄露;
步骤4.对于子社区内部的隐私泄露,对泄露隐私节点的进行删除边或添加边;
步骤5.对于子社区之间的隐私泄露,根据伯努利等概率事件,调整边介数被删除的概率,使其概率增大,并将隐私泄露节点与该子社区的候选集中的节点进行等概率相连;
步骤6.如果仍然有子社区不满足隐私要求,则对该子社区进行概化,使其满足隐私要求;
步骤7.当所有的子社区均满足隐私要求时,则将得到的满足隐私安全的社会网络图进行发布。
2.根据权利要求1所述一种保护网络数据隐私是泄漏的方法,其特征在于:步骤1中,子社区的候选集为该子社区中度相同且度大于2的节点的集合;使用经典的社区检测算法GN算法对社区进行检测。
3.根据权利要求1所述一种保护网络数据隐私是泄漏的方法,其特征在于:步骤1中,各个子社区的度序列按照降序排列。
4.根据权利要求1所述一种保护网络数据隐私是泄漏的方法,其特征在于:候选集中的节点不包括子社区节点度为最大值的节点。
5.根据权利要求1所述一种保护网络数据隐私是泄漏的方法,其特征在于:所述步骤4的具体过程为:根据伯努利等概率事件,对泄露隐私节点的进行等概率删除边或添加边;在添加边的过程中,将隐私泄露节点与该子社区的候选集中的节点进行等概率相连。
6.根据权利要求1所述一种保护网络数据隐私是泄漏的方法,其特征在于:步骤5的具体过程为:根据伯努利等概率事件,调整边介数被删除的概率,使其概率增大,并将隐私泄露节点与该子社区的候选集中的节点进行等概率相连。
7.根据权利要求1所述一种保护网络数据隐私是泄漏的方法,其特征在于:在步骤1之前,还进一步包括如下步骤:对数据进行简单的处理,去掉唯一的标识符。
8.根据权利要求5所述一种保护网络数据隐私是泄漏的方法,其特征在于:步骤4中,对于子社区内部的隐私泄露;当泄露隐私节点的度最大且唯一时,则对泄露隐私节点进行随机化操作等概率删除边;当泄露隐私节点的度最小且唯一时,则对泄露隐私节点的进行随机化操作等概率添加边。
9.根据权利要求6所述一种保护网络数据隐私是泄漏的方法,其特征在于:步骤5中,对于子社区之间的隐私泄露,边介数被删除的概率的调整公式为:p+(1-p)*p,其中1/p为隐私泄露节点所连接边的总数。
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