动态社会网络的隐私保护方法：k-同构与泛化策略

本文研究关注的是动态社会网络中的隐私保护问题，随着网络数据的频繁发布和共享，用户的个人信息面临着被攻击者利用背景知识进行结构化攻击的风险。针对这一挑战，研究人员提出了一个创新的隐私保护方法。该方法的核心步骤包括： 1. k-同构算法的应用：在每次数据发布时，使用k-同构算法对原始社会网络图进行划分，将其拆分成多个同构子图。这种方法确保了即使在网络结构发生变化时，每个子图的局部结构保持一致，从而提供了一定程度的匿名性。 2. 匿名成本最小化：在划分过程中，关键目标是找到一种方式来分割网络，既能保护用户隐私，又不会显著增加信息丢失。通过优化算法，作者试图在匿名性和数据完整性的平衡中寻找最优解。 3. 节点ID泛化：为了进一步增强隐私保护，研究人员采用节点ID泛化的策略。这意味着当新节点加入或旧节点离开网络时，不会直接暴露真实的身份信息，而是采用更宽泛的标识，使得攻击者难以根据发布间的数据关联识别出个体用户。 4. 有效性验证：通过实验数据分析，研究证明了提出的隐私保护方法具有较高的匿名质量，即即使在面对攻击者的结构化攻击时，用户的隐私仍然能得到有效保护。同时，信息损失相对较低，保证了数据的可用性。 5. 多学科支持：论文的作者团队由来自内蒙古科技大学信息工程学院的教授、硕士研究生组成，他们分别在数据库理论与技术、信息安全等领域有着扎实的研究基础，这为研究提供了坚实的理论支撑。 该论文提出了一种实用且有效的动态社会网络隐私保护方法，对于保护用户隐私，尤其是在多轮数据发布中防止隐私泄露具有重要意义。它结合了图同构理论和数据泛化策略，旨在提高匿名性的同时减少信息损失，对于当前动态社会网络环境下的隐私保护具有重要的实践价值。