Abstract-Privacy bevarande analys av ett socialt nätverk syftar till en bättre förståelse av nätverket och dess beteende, samtidigt som den skyddar integriteten hos sina individer. Vi föreslår en anonymiseringsmetod för viktade grafer, d.v.s. för sociala nätverk där länkarnas styrkor är viktiga. Detta står i kontrast till många tidigare studier som endast beaktar oviktade grafer. Vikter kan vara nödvändiga för analys av sociala nätverk, men de innebär nya utmaningar för integriteten att bevara nätverksanalyser. I detta dokument överväger vi främst förebyggande av identitetsutlämnande, men vi tar också upp kant- och kantviktsutlämnande i viktade grafer. Vi föreslår en metod som ger k-anonymitet av noder mot attacker där motståndaren har information om nätverkets struktur, inklusive dess eggvikter. Metoden är effektiv, och den har utvärderats i termer av integritet och nytta på verkliga ord dataset.
Arbetet i REF föreslog en klusterbaserad k-anonymiseringsmetod för att förhindra identitetsutlämnande i vägda sociala nätverk.
Privacy Preservation by k-Anonymization of Weighted Social Networks
{'venue': '2012 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining', 'journal': '2012 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}