Data som nu för tiden samlas in av tillämpningar för sociala nätverk skapar fascinerande möjligheter att bygga nya tjänster, samt utökar vår förståelse för sociala strukturer och deras dynamik. Tyvärr är publicering sociala nätverk grafer betraktas som en otillrådlig praxis på grund av integritet oro. För att lindra detta problem, flera anonymiseringsmetoder har föreslagits, syftar till att minska risken för en integritetsintrång på publicerade data, samtidigt som det fortfarande gör det möjligt att analysera dem och dra relevanta slutsatser. I detta dokument introducerar vi en ny anonymiseringsmetod som bygger på injicering av osäkerhet i sociala grafer och publicering av de resulterande osäkra graferna. Medan befintliga metoder obfusca grafdata genom att lägga till eller ta bort kanter helt, föreslår vi att använda en finare kornig perturbation som lägger till eller tar bort kanter delvis: på detta sätt kan vi uppnå samma önskade nivå av obfuscation med mindre förändringar i data, och därmed upprätthålla högre nytta. Våra experiment på verkliga nätverk bekräftar att vår metod på samma identitetsnivå ger högre användbarhet än befintliga randomiserade metoder som publicerar standarddiagram.
Till exempel, REF föreslår en ny graf-anonymisering teknik som inger osäkerhet i förekomsten av kanter av grafen.
Injecting Uncertainty in Graphs for Identity Obfuscation
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}