Vi identifierar integritetsrisker förknippade med att släppa nätverksdatamängder och tillhandahåller en algoritm som minskar dessa risker. Ett nätverk består av enheter som är sammankopplade med länkar som representerar relationer som vänskap, kommunikation eller delad verksamhet. Att bevara integriteten vid publicering av nätverksdata är en unik utmaning eftersom en individs nätverkskontext kan användas för att identifiera dem även om annan identifierande information tas bort. I detta dokument kvantifierar vi riskerna för privatlivet i samband med tre klasser av angrepp på individers integritet i nätverk, baserat på den kunskap som används av motståndaren. Vi visar att riskerna med dessa attacker varierar kraftigt beroende på nätets struktur och storlek. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för anonymisering av nätverksdata som modellerar aggregerad nätverksstruktur och sedan gör det möjligt att ta prover från den modellen. Tillvägagångssättet garanterar anonymitet för nätverksenheter samtidigt som förmågan att uppskatta ett stort antal olika nätåtgärder bevaras med relativt liten partiskhet.
Vid publicering av ett anonymiserat socialt nätverk kan de unika mönstren såsom nodgrad eller subgraph användas för att omidentifiera noderna/länkarna REF.
Resisting structural re-identification in anonymized social networks
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Sociology', 'Computer Science']}