Spridningen av nätverksdata inom olika tillämpningsområden har väckt oro för den personliga integriteten för de berörda personerna. Nya studier visar att helt enkelt ta bort identiteterna på noderna innan publiceringen av grafen / sociala nätverksdata inte garanterar integritet. Strukturen på själva grafen, och i dess grundläggande form graden av noderna, kan vara att avslöja identiteter individer. För att ta itu med detta problem studerar vi ett specifikt grafanonymiseringsproblem. Vi kallar en graf k-grad anonym om för varje nod v, det finns minst k −1 andra noder i grafen med samma grad som v. Denna definition av anonymitet förhindrar åter-identifiering av individer av motståndare med en förkunskaper om graden av vissa noder. Vi definierar formellt graf-anonymisering problem som, med tanke på en graf G, ber om k-grad anonym graf som härrör från G med det minsta antalet graf-modifiering operationer. Vi utformar enkla och effektiva algoritmer för att lösa detta problem. Våra algoritmer är baserade på principer relaterade till möjligheten att realisera examenssekvenser. Vi tillämpar våra metoder på ett stort spektrum av syntetiska och verkliga dataset och visar deras effektivitet och praktiska nytta.
Liu och Terzi REF presenterar en effektiv grafanonymiseringsalgoritm som infogar kanter i en graf tills den blir k-graders anonym (för varje nod finns det minst k − 1 andra noder med samma grad).
Towards identity anonymization on graphs
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}