[发明专利]基于度匿名与链路扰动的社交网络保护方法

摘要

本发明公开一种基于度匿名与链路扰动的社交网络保护方法，主要解决社交网络中用户的隐私暴露的问题。本发明的步骤为：1、建立社交网络图模型；2、选择关键节点；3、对关键节点集合中的每个节点进行度匿名；4、划分子图；5、扰动每个子图的链路；6、得到扰动后的图对应的社交网络。本发明通过隐匿网络中的关键节点，有效防止攻击者识别出关键节点，进而通过贝叶斯推理推断网络中的链路信息，提高了网络的隐私性。本发明在子图划分的基础上对子图内部的链路进行扰动，有效保持了网络的结构属性，提高了网络的可用性。

主权项

1.一种基于度匿名与链路扰动的社交网络保护方法，其特征在于，对社交网络的关键节点集合中的每个节点进行度匿名，对划分子图后的社交网络图进行链路扰动；该方法的具体步骤包括如下：(1)建立社交网络图模型：(1a)将包含用户关系的社交网络数据抽象为无向图G₁＝(V，E)，其中，V表示无向图G₁中所有节点的集合，每个节点表示社交网络中的一个用户，E表示无向图G₁中边的集合，每条边表示社交网络中的两个用户对应的两个节点间的连线；(2)选择关键节点：(2a)采用网络邻接矩阵生成方法，生成与无向图G₁对应的邻接矩阵；(2b)利用节点度计算公式，分别计算无向图G₁中每个节点的度；(2c)对无向图G₁中的所有节点的度按照从大到小进行排序，从中选择序列中的前10％的节点，组成关键节点集合；(3)对关键节点集合中的每个节点进行度匿名：(3a)从关键节点集合中选取一个未选过的节点；(3b)将与所选节点有连接关系的所有节点作为邻居节点，从所有邻居节点中随机选择一个邻居节点，将与所选邻居节点有连接关系的节点作为所选节点的第2跳的邻居节点，以此类推，得到所选节点的第t_c跳的邻居节点；(3c)判断所选节点的第t_c跳邻居节点的度是否小于所选节点的度，若是，则执行步骤(3d)，否则，执行步骤(3b)；(3d)用所选节点的第t_c跳的邻居节点的所有邻居节点替换所选节点的所有邻居节点；(3e)判断是否选完关键节点集合中的所有节点，若是，则执行步骤(3f)，否则，执行步骤(3a)；(3f)用匿名度后的每个节点更新无向图G₁的与该节点对应的关键节点，得到无向图G₂；(4)对无向图G₂划分子图：(4a)从无向图G₂中找出所有满足条件的5阶完全子图；(4b)合并相同节点数为4的5阶完全子图，得到合并后的子图，组成无向图G₂的子图划分集合C；(5)扰动无向图G₂中每个子图的链路：(5a)设置一个空的图G'；(5b)从子图划分集合C中选择一个未选过的子图；(5c)从所选子图中选择一个未选过的节点u；(5d)从所选节点u的邻居节点中选择一个未选过的节点v；(5e)从节点v开始，经过t‑1跳的随机游走到节点z；(5f)判断节点z与节点_u是否满足添加条件，若是，则执行步骤(5e)；否则，执行步骤(5g)；(5g)在图G'中以0.5的概率添加一条连接节点u与节点z的边；(5h)判断所选节点u的邻居节点是否选完，若是，则执行步骤(5i),否则，则执行步骤(5d)；(5i)判断所选子图中的节点是否选完，若是，则执行步骤(5j),否则，则执行步骤(5c)；(5j)判断子图划分集合C中的子图是否选完，若是，则执行步骤(5k)，否则，则执行步骤(5b)；(5k)从无向图G₂中选择一条未选过的边；(5l)判断所选边连接的两个节点是否属于同一个子图，若是，执行步骤(5m),否则，将所选边加入图G'中后执行步骤(5m)；(5m)判断无向图G₂中的边是否选完，若是，则执行步骤(6)，否则，执行步骤(5k)；(6)得到扰动后的图G′对应的社交网络。