基于信息损失量估计的匿名图构造方法

首先分析了在进化的社会网络序列中,攻击者利用节点度信息,通过识别目标节点的方法对局部社会网络进行攻击过程,分析了利用k匿名方法对该类攻击进行隐私保护时存在的信息损失问题,针对该问题,提出了一种基于信息损失量估计的k匿名图流构造方法,通过子图节点属性泛化、子图内部结构的泛化控制图重构的信息损失,通过禁止子图内部扰动阻止网络攻击。定义匿名过程中由于图重构造成的节点和结构信息损失的估算方法,建立了基于贪婪聚类算法的网络节点的k匿名聚类算法,根据信息损失估计实现匿名分组,在进化的社会网络中以最小信息损失量构造匿名社会网络,在医疗诊断数据集上的实验表明所提方法能够较理想地控制信息损失量。