Abstract-Publicering sociala nätverksdata för forskningsändamål har väckt allvarliga farhågor för individuell integritet. Det finns många integritetsbevarande verk som kan hantera olika attackmodeller. I den här artikeln introducerar vi en ny integritetsattackmodell och kallar den för en ömsesidig vänattack. I denna modell kan motståndaren åter identifiera ett par vänner genom att använda sitt antal ömsesidiga vänner. För att ta itu med denna fråga föreslår vi ett nytt anonymitetskoncept, kallat k-NMF anonymitet, dvs. k-anonymitet om antalet ömsesidiga vänner, vilket säkerställer att det finns minst k-1 andra vänpar i grafen som delar samma antal ömsesidiga vänner. Vi utformar algoritmer för att uppnå k-NMF anonymitet samtidigt som den ursprungliga vertex satt i den meningen att vi tillåter enstaka tillägg men ingen radering av hörn. Vidare ger vi en algoritm för att säkerställa k-graden anonymitet förutom k-NMF anonymitet. De experimentella resultaten på verkliga dataset visar att vår strategi kan bevara integriteten och nyttan av sociala nätverk effektivt mot ömsesidiga vänattacker.
Sun et al., REF föreslog en främjad anonymisering koncept, kallas k-NMF anonymitet som var utformad för att lösa problemet med ömsesidiga vänner attacker.
Privacy Preserving Social Network Publication Against Mutual Friend Attacks
{'venue': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining Workshops', 'journal': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}