动态社会网络的k-邻域同构隐私保护策略：抵抗邻域攻击

本文主要探讨了在动态社会网络环境下如何有效地保护用户的隐私。随着社会网络数据分析在商业领域的重要性日益凸显，随之而来的是用户个人信息泄露的风险。传统的隐私保护方法大多关注静态网络中的数据发布，而现实中的社会网络数据是不断变化的，这就需要针对动态环境设计新的隐私保护策略。 文章提出的基于k-邻域同构的动态社会网络隐私保护方法，主要针对攻击者可能利用不同时刻的节点1-邻域子图进行背景知识攻击的场景。这种方法的关键在于理解相邻时间片网络图之间的关联性和信息变化增量。首先，通过识别这些网络图中基准节点的动态特征，这些节点在网络中的位置和连接关系相对稳定，被认为是等价组的核心。然后，通过下三角矩阵的操作，实现了等价组内节点邻域子图的匿名化，使得即使攻击者掌握了部分历史数据，也无法根据节点间的一致性轻易推断出个体的身份，从而达到了抵御邻域攻击的目的。 具体来说，该方法采用了k-匿名的概念，通过增大个体节点的邻域规模（k值），降低个体在社会网络中的独特标识度，增加攻击者识别个体的难度。同时，考虑到动态特性，它不是简单地静态维护每个时间步的隐私保护状态，而是通过连续的时间窗口来更新和优化隐私保护策略，确保在整个数据流中始终保持隐私的保护效果。 实验结果显示，该方法在实际应用中表现出良好的隐私保护性能，有效地保护了用户在动态社会网络中发布的数据，抵抗了基于邻域子图的攻击，为隐私保护提供了一个实用且适应性强的解决方案。这种动态、连续的隐私保护策略对于当前快速发展的社交网络环境具有重要的理论和实践意义。