[发明专利]一种社交网络脆弱性评估方法和系统

说明书

本发明涉及一种社交网络脆弱性评估的方法，包括：采集社交网络中某用户的相关信息，计算得到该用户的档案信息量和博文信息量；以该档案信息量和该博文信息量，得到该用户的个人信息量；以该用户在该社交网络中的朋友数量，及该用户所发布博文信息在该社交网络中的转发次数，得到该用户的信息传播量；以该用户的个人信息量和信息传播量，得到该用户的个人脆弱性评估值；以该个人脆弱性评估值对该用户的个人脆弱性进行评估；以该用户的个人脆弱性评估值，及该用户在该社交网络中的朋友的个人脆弱性评估值，得到该用户的社交网络脆弱性评估值；以该绝对脆弱性评估值对该用户的该社交网络脆弱性进行评估。

技术领域

本发明涉及社交网络的隐私保护领域，特别涉及一种基于微博平台的社交网络脆弱性评估方法。

背景技术

随着社交媒体的流行与普及，人们在网络中的信息更加公开化与透明化，随之而来暴露的是许多隐私问题。研究发现不当的隐私设置，或者说用户在网络中个人信息的过度暴露，会对用户个人及其朋友造成极大的隐私风险。在大多数社交网站上，隐私保护相关努力都集中在单独保护个人属性上，仅提供个人信息的设置，而忽略了社交网络中用户周围朋友对用户安全的影响。因此，亟需一种评估机制，将用户个人及周围朋友的影响综合考虑，根据用户的个人信息披露和社交网络中N度朋友网络(一般N≥2)来测量用户的脆弱性，进而衡量社交网络的脆弱性，称之为社交网络的脆弱性评估。

Abdul-Rahman等人提出的脆弱性模型，将脆弱性模型应用于社交网络，探索用户朋友的互动和传播效应，并构成验证节点的脆弱性与通过网络传播的个人信息量之间的关系的基础。

Gundecha等人根据社交网站上每个用户的个人和社区属性，提出了四个指标，即I_Index、C_Index、P_Index和V_Index。这些指标可用于评估用户的隐私，量化用户保护朋友的程度，以及计算个人用户在社交网络上的脆弱性。

Alim等人提出个人脆弱性、相对脆弱性、绝对脆弱性来度量脆弱性，与Gundecha等人一样，将个人档案中暴露的信息作为信息量，综合用户周围的朋友结构及朋友的脆弱性，来度量用户的脆弱性。

上述社交网络脆弱性评估模型，都是基于用户的档案信息。然而，在社交网络中，个人信息的暴露除了与个人信息的量相关以外，还与信息的传播有关。因此，已有的脆弱性模型并不能对用户脆弱性进行准确地评估。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种社交网络脆弱性评估方法和系统。

具体来说，本发明涉及一种社交网络脆弱性评估方法，包括：

步骤1，通过采集社交网络中第一用户的个人档案中的属性信息，获取第一档案信息量；通过采集该社交网络中该第一用户所发布博文中的内容信息，获取第一博文信息量；以该第一档案信息量和该第一博文信息量，得到第一用户个人信息量；

步骤2，以该社交网络中与该第一用户存在网络社交关系的用户为第二用户，通过该第二用户的数量，以及该第一用户所发布博文信息在该社交网络中的转发次数，得到第一用户信息传播量；

步骤3，通过该第一用户个人信息量和该第一用户信息传播量，得到第一用户个人脆弱性评估值；

步骤4，通过该社交网络中该第二用户个人档案中的属性信息获取第二档案信息量，通过该第二用户所发布博文中的内容信息获取第二博文信息量；通过该第二档案信息量和该第二博文信息量得到第二用户个人信息量；通过与该第二用户存在网络社交关系的用户的数量，以及该第二用户所发布博文信息在该社交网络中的转发次数，得到第二用户信息传播量；通过该第二用户个人信息量和该第二用户信息传播量得到第二用户个人脆弱性评估值；

步骤5，通过该第一个用户个人脆弱性评估值和该第二用户个人脆弱性评估值，得到第一用户社交网络脆弱性评估值。

本发明所述的社交网络脆弱性评估方法，步骤1还包括：