Abstract-Den ökande populariteten av sociala nätverk har inspirerat den senaste forskningen att utforska sociala grafer för marknadsföring och data mining. Eftersom sociala nätverk ofta innehåller känslig information om individer blir det viktigt att bevara privatlivet när sociala grafer publiceras. I den här artikeln anser vi att problemet med identitetsutlämnande är att man släpper viktade sociala grafer. Vi identifierar viktade 1*-grannskap attacker, som antar att en angripare har kunskap om inte bara ett måls en-hop grannar och kopplingar mellan dem (1-grannskap graf), men också relaterade nod grader och kant vikter. Med denna information, en angripare kan identifiera ett mål med stort förtroende, även om någon nod 1-grannskap graf är isomorphic med k À 1 andra noders grafer. För att motverka denna attack samtidigt bevara hög nytta av den publicerade grafen, definierar vi en viktig integritet egendom, probabilistic indistinguishability, och föreslår en heuristisk oskiljaktig grupp anonymisering (HIGA) system för att anonymisera en viktad social graf med en sådan egendom. Omfattande experiment på både verkliga och syntetiska datamängder visar hur effektivt och ändamålsenligt det föreslagna systemet är.
Liu m.fl. REF arbetade med att bevara användarnas integritet i sociala nätverk och hålla deras känsliga information säker, med tanke på problemet med offentliggörande av identitet i viktade sociala diagram.
Preserving Privacy with Probabilistic Indistinguishability in Weighted Social Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}