基于DC-Nets的分级匿名通信系统模型

为了解决匿名系统中匿名性和代价的权衡问题,提出了基于DC-Nets的分级匿名通信系统模型,然后描述了系统中主要协议及实现,最后对系统的效率和安全性进行了分析.相关的分析结果表明,采用该系统进行匿名通信,不仅能获得分级匿名,使用户在匿名性能和代价之间权衡,而且具有较好的可扩展性和较高的通信效率.

融合社团划分的社交网络分级隐私保护算法

针对社交网络数据发布环节中数据可用性与节点隐私信息保密性间的平衡性需求,提出了融合社团划分的社交网络分级隐私保护算法,解决了社交网络不同结构特征中节点均一化的隐私保护问题。首先,采用融合节点影响力因素的标签传播算法进行社团划分,综合计算节点影响力划分社团结构。其次,基于节点影响力和社交网络中的社团结构,对不同影响力的节点采用不同强度的匿名算法进行泛化,实现了个性化隐私保护的需求。最后,对局部核心节点采用基于敏感属性分布的(k,l,θ1,θ2)匿名算法进行泛化,满足了核心节点更高的隐私保护需求。实验测试表明,基于社团划分的分级隐私保护算法减少了数据损失率,数据可用性有所提升,实现了对局部核心节点的有效保护,同时保持了图结构性质。