DAPLR：分布式匿名保护社会网络链接关系的方法

"本文介绍了一种名为DAPLR (Distributed Anonymous Protecting Link Relationships)的分布式匿名算法，旨在解决在在线社会网络中保护用户隐私的问题。随着社会网络的快速发展，用户数量急剧增加，传统的隐私保护技术已经无法充分应对当前的需求。DAPLR方法通过在分布式图处理系统Graph X上运行，利用其‘节点为中心’的编程模式，针对N-hop邻接节点进行分组，以防止节点重识别攻击和边泄露，从而保护节点间的链接关系。在分组后，DAPLR应用k-anonymity策略对节点进行匿名化处理，确保发布的数据集在保持可用性的同时，能有效保护用户隐私。实验结果证实，DAPLR方法在处理大规模社会网络数据时表现出高效率，并且匿名化后的数据具有良好的可用性。该研究得到了多项科研基金的支持，涉及的研究方向包括数据库理论、云环境下的社会网络隐私保护等。" 本文详细阐述了一种新的隐私保护策略，即DAPLR算法，它是一种专为分布式环境设计的匿名化方法，主要应用于在线社会网络。传统的隐私保护技术，如k-anonymity，已经不足以应对当前大数据时代的隐私挑战。DAPLR算法的独特之处在于，它利用了分布式图处理系统Graph X的特性，以节点为中心，通过节点间的消息传递来识别和分组相互连接的节点，这些节点如果在N-hop范围内，则被视为一组，这样可以有效地隐藏单个节点的特定链接关系，降低节点被重新识别的可能性，从而抵抗节点重识别攻击。 在完成节点分组后，DAPLR进一步应用k-anonymity原则，使得每个分组内的节点无法单独被区分，增加了攻击者识别真实身份的难度。这种方法不仅强化了隐私保护，还确保了数据的可用性，因为即使数据被匿名化，仍可进行一定程度的分析和挖掘。 实验结果显示，DAPLR在处理大规模社会网络数据时表现出显著的效率提升，同时，匿名化处理后的数据集依然具备较高的实用价值。这表明，DAPLR是一种有效且适应现代需求的隐私保护工具，特别适合于云环境下的社会网络数据处理。该研究由多个科研项目资助，包括国家自然科学基金和内蒙古自然科学基金重点项目，同时也体现了相关研究团队在数据库理论、XML数据管理和社会网络隐私保护等领域的深入研究。