Hur man skyddar den personliga integriteten i offentliga uppgifter är alltid ett problem. För sociala nätverk är utmaningen att strukturen i det sociala nätverket grafen kan användas för att härleda privat och känslig information av användare. De befintliga anonymitet system främst fokusera på anonymitet av vertex identiteter, så att en skadlig angripare inte kan associera en användare med en specifik vertex. I verkliga sociala nätverk är dock varje vertex vanligtvis förknippat med inte bara en vertex-identitet utan också en gemenskapsidentitet, som skulle kunna representera den privata informationen för motsvarande användare, såsom den politiska partitillhörigheten eller sjukdomsinformation som är känslig för allmänheten. I det här dokumentet visar vi först att angriparen fortfarande kan sluta sig till en användares identitet trots att grafen skyddas av tidigare anonymitetsprogram. Efteråt föreslår vi den strukturella mångfalden, som säkerställer existensen av åtminstone k samhällen som innehåller hörn med samma grad för varje vertex i grafen, för att ge anonymitet av gemenskapens identiteter. Specifikt formulerar vi ett nytt problem, K-Structural Diversity Anonymization (k-SDA), som skyddar varje individs identitet i publiceringen av sociala nätverk. Vi föreslår en Integer Programming formulering för att hitta de optimala lösningarna till k-SDA. Dessutom utformar vi tre skalbara heuristiker för att lösa de stora fallen av k-SDA med olika perspektiv. Experimenten om verkliga datamängder visar den praktiska nyttan av vår integritetsmodell och våra metoder.
Chil.et.al REF introducerade en ny typ av attack som kallas community identitet användare.
Structural Diversity for Privacy in Publishing Social Networks
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}