[发明专利]社交信息安全管理方法

说明书

本发明公开了社交信息安全管理方法，涉及信息安全技术领域，获取种子节点集，确定所有节点的聚集密度，并在高聚集密度的集合里生成种子节点集，其外层循环为簇的个数，内层循环为高聚集密度集合；确定计算距离矩阵；分配节点，外层循环为未分配节点数目，内层循环为簇的个数，各个簇中的节点进行匿名化处理。基于用户信息和社交关系进行聚类，将社交网络中的所有节点根据节点间的距离聚类为至少包含k个节点的超点，并对超点进行匿名化处理，匿名后的超点能够有效地防范以节点属性隐私、子图结构等为背景知识的各类隐私攻击，有效地减少了信息损失，提高了数据有效性。

技术领域

本发明涉及信息安全技术领域，具体来说，涉及社交信息安全管理方法。

背景技术

随着多媒体和移动社交网络技术的飞速发展，社交多媒体数据的分发变得越来越高效，数字化信息可以通过不同的形式在网络上方便、快捷地传输，多媒体通信也逐渐成为人们日常生活中信息交流的重要手段。但与此同时也出现了对多媒体的滥用、非法复制、盗版、剽窃和挪用等一系列问题。

互联网技术的迅猛发展，促进了各种社交网络平台的兴起。社交网络将人们的生活和人们之间的联系搬到了互联网上，因此积累了大量的信息，这些信息在一定程度上反映了社会规律，形成了一类具有重要研究意义和应用价值的数据。

目前，针对社交网络隐私保护问题已涌现出了很多保护技术，在技术实现上最简单的方法就是只对用户身份信息做隐藏处理，而不对其他信息进行处理。虽然这种技术在一定范围内对用户的个人隐私进行了保护，但是恶意者仍然可以通过目标者的社交网络关系的背景知识识别出个体的身份，导致用户隐私泄露。

针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

针对相关技术中的问题，本发明提出社交信息安全管理方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

社交信息安全管理方法，包括以下步骤：

获取种子节点集，确定所有节点的聚集密度，并在高聚集密度的集合里生成种子节点集，其外层循环为簇的个数，内层循环为高聚集密度集合；

确定计算距离矩阵；

分配节点，外层循环为未分配节点数目，内层循环为簇的个数，各个簇中的节点进行匿名化处理。

进一步的，获取高聚集密度区域，得到集合High；

选取聚集密度最大的节点作为第一个初始中心节点seed1；

在集合High中选取距离seed1最远的点形成一个集合，在该集合中选取密度最大的点作为seed2；

初始种子节点的表示为：

进一步的，包括匿名化社交网络，包括给定一个社交网络G＝(V，E，A)，根据计算节点之间的相似度进行聚类，使每个聚类中节点的个数大于或等于k，将社交网络中的所有节点通过聚类划分成簇集合，表示为对点集V进行聚类，生成了簇集合Sclt＝{clt1，clt2，…，clts}，Uclti＝V，i，j∈1，2，…，n，i≠j，匿名化社交网络Gano＝(Vano，Eano，Aano)，其中Vano＝{vclt1，vclt2，…vclts}，vclti为匿名化网络的一个匿名节点；Eano＝Vano×Vano，Vclti，Vcltj∈Vano，(Vclti，Vcltj)∈Eano。