现有的匿名技术多关注匿名后数据的可用性,忽略了攻击者可以通过多种背景知识进行攻击的问题。此外,随着用户规模的逐年递增,传统的匿名技术已不能满足实际需求。为此,提出一种保护链接关系的分布式匿名方法PLRD-(k,m)(distributed k-de...现有的匿名技术多关注匿名后数据的可用性,忽略了攻击者可以通过多种背景知识进行攻击的问题。此外,随着用户规模的逐年递增,传统的匿名技术已不能满足实际需求。为此,提出一种保护链接关系的分布式匿名方法PLRD-(k,m)(distributed k-degree-m-label anonymity with protecting link relationships)。该方法利用GraphX的消息传递机制,通过将互为N-hop邻居的节点分为一组并进行k-degree匿名和m-标签匿名,保证攻击者无法通过度和标签识别出目标并保护链接关系不被泄露。最后,扩展了PLRD-(k,m)方法,提出一种个性化匿名方法以满足用户不同的需求。基于真实社会网络数据集的实验结果表明,提出的方法不仅能提高处理大规模社会网络的执行效率,同时具有很好的数据可用性。展开更多
基金supported by the National Natural Science Foundation of China (No.51975330)Key Research and Development Program of Shandong Province,China (No.2021ZLGX01)Project of Colleges and Universities Innovation Team of Jinan City,China (No.2021GXRC030)。
文摘现有的匿名技术多关注匿名后数据的可用性,忽略了攻击者可以通过多种背景知识进行攻击的问题。此外,随着用户规模的逐年递增,传统的匿名技术已不能满足实际需求。为此,提出一种保护链接关系的分布式匿名方法PLRD-(k,m)(distributed k-degree-m-label anonymity with protecting link relationships)。该方法利用GraphX的消息传递机制,通过将互为N-hop邻居的节点分为一组并进行k-degree匿名和m-标签匿名,保证攻击者无法通过度和标签识别出目标并保护链接关系不被泄露。最后,扩展了PLRD-(k,m)方法,提出一种个性化匿名方法以满足用户不同的需求。基于真实社会网络数据集的实验结果表明,提出的方法不仅能提高处理大规模社会网络的执行效率,同时具有很好的数据可用性。
