信息损失量估计的k匿名图构造与隐私保护方法

"基于信息损失量估计的匿名图构造方法，主要关注社会网络的隐私保护，通过k匿名技术来防御攻击者利用节点度信息对局部网络的攻击。文章提出了一种新方法，通过节点属性泛化和子图结构泛化来减少信息损失，并采用贪婪聚类算法实现k匿名聚类，以最小化信息损失来构建匿名社会网络。实验结果证明这种方法在医疗诊断数据集上能有效地控制信息损失。" 社会网络是个人信息交流和互动的重要平台，但同时也面临着隐私泄露的风险。攻击者可能通过分析公开的社会网络数据，尤其是节点的度信息，来识别特定的个人，从而对目标节点进行攻击。描述中提到的"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"，揭示了这种攻击模式的威胁。 k匿名是一种常用的隐私保护技术，它确保每个个体在匿名化后的数据集中至少有k-1个其他个体与其具有相同的特征，从而降低个体被重新识别的可能性。然而，k匿名方法在防止攻击的同时，可能会导致大量信息的丢失，这被称为信息损失问题。"信息损失量估计的k匿名图流构造方法"就是为了解决这个问题，通过控制子图节点属性的泛化程度以及子图内部结构的泛化，来减少重构图时的信息损失。 文章提出了一个禁止子图内部扰动的策略，以阻止网络攻击，这意味着通过调整子图结构以保持其内部稳定性，可以避免攻击者通过观察结构变化来推测原始信息。同时，定义了匿名过程中图重构造成的节点和结构信息损失的估算方法，这是对匿名过程影响的一种量化评估。 为了实现有效的匿名分组，研究者建立了一个基于贪婪聚类算法的网络节点k匿名聚类模型。贪婪聚类算法是一种迭代优化策略，每次选择最有利的合并操作，以逐步构建最优的匿名群体。这种算法能根据信息损失估计结果来组织节点，以达到在进化的社会网络中最小化信息损失的目标。 实验在医疗诊断数据集上验证了该方法的效果，结果显示，所提出的方法能够理想地控制信息损失量，表明这种方法在实际应用中具有较高的实用价值。总结来说，该研究为社会网络的隐私保护提供了新的思路，通过精细的信息损失控制和优化的聚类策略，提升了k匿名的保护效果，为保护用户隐私提供了一种有效工具。