社交网络中个人信息与人际关系的隐私保护研究

论文摘要

作为Web2.0技术产物之一,社交网络（Social Network Service,简称SNS）已经成为当今网络应用的热门。Facebook等SNS应用谱写了一个又一个用户激增和财富暴涨的神话。随着社交网络的应用,人们分享和发布的信息也越来越多,用户隐私信息的泄露问题也日益严重。本文将研究内容分为个人信息隐私保护和人际关系隐私保护两个方面。在研究个人信息的隐私保护方面,在传统表格式数据的隐私保护基础上,分析了K-Anonymity模型,L-Diversity模型以及个性化匿名模型的优缺点,综合考虑了社交网络中个人信息隐私保护的个性化需求,提出了个性化（P,α,K）匿名模型。该模型考虑了隐匿字段P,隐匿层次α和标识符相同的个数K等因素,通过先设置需要个性化隐匿的字段和层次,再进行K匿名处理,从而提高算法的效率,论文详细阐述了个性化（P,α,K）匿名模型中数据隐匿和泛化的过程。本文并讨论了计算隐私泄露风险与信息损失的方法和度量。在研究人际关系的隐私保护方面,本文分析了典型的图发布中的隐私保护方法,在现有三级保护框架的基础上,提出用户可以自定义设置的四级保护模型,将隐私保护程度从低到高分为节点信息保护,节点信息和度数综合保护,边的标签信息泛化,相邻节点保护。该模型允许用户设置不同的隐私保护程度,并且综合了节点间边的结构信息保护方法和微数据的隐私保护方法。最后,通过搭建实验仿真平台,实现了个性化（P,α,K）匿名模型,通过实验数据分析了该模型的运行时间与信息损失量,验证了该模型适用于社交网络中的个人信息的隐私保护。通过对开源的社交网络可视化程序Vizster的修改,实现了增加节点和边的功能,针对自定义设置的四级保护模型,实现了对社交网络中人际关系的隐私保护。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景及意义
• 1.2 研究目标
• 1.3 研究内容
• 1.4 论文结构
• 第2章 社交网络与隐私保护
• 2.1 社交网络概述
• 2.1.1 社交网络理论
• 2.1.2 社交网络的大热
• 2.1.3 社交网络大热背后的隐私泄露问题
• 2.2 隐私保护概述
• 2.2.1 社交网络数据分类
• 2.2.2 社交网络数据特点
• 2.2.3 社交网络隐私保护研究现状
• 2.2.4 社交网络隐私保护研究分类
• 2.3 本章小结
• 第3章 社交网络中个人信息的隐私保护研究
• 3.1 隐私保护模型
• 3.1.1 K-Anonymity 模型
• 3.1.2 L-Diversity 模型
• 3.1.3 个性化的匿名模型
• 3.2 个性化（P，α，K）匿名模型设计
• 3.2.1 隐匿和泛化
• 3.2.2 个性化（P，α，K）匿名模型简介
• 3.2.3 算法流程
• 3.3 隐私泄露风险与信息损失
• 3.3.1 隐私泄露风险度量
• 3.3.2 信息损失分析
• 3.4 本章小结
• 第4章 社交网络中人际关系的隐私保护研究
• 4.1 典型的图发布中的隐私保护方法
• 4.1.1 社交网络发布数据的隐私
• 4.1.2 背景知识攻击
• 4.2 社交网络中个性化隐私保护四级模型设计
• 4.2.1 隐私保护三级模型分析与研究
• 4.2.2 隐私保护程度分类
• 4.2.3 隐私保护四级模型设计
• 4.3 本章小结
• 第5章 系统仿真实验和算法结果分析
• 5.1 个性化（P，Α，K）匿名模型实验与分析
• 5.1.1 仿真平台总体结构
• 5.1.2 数据库设计
• 5.1.3 仿真平台功能模块设计
• 5.1.4 实验仿真平台部分界面与实现
• 5.1.5 仿真平台实验结论
• 5.2 人际关系的隐私保护实验与分析
• 5.2.1 实验环境
• 5.2.2 实验过程
• 5.2.3 实验结论
• 5.3 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 本文总结
• 6.2 进一步工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果