基于隐含社交关系的移动社交网络去匿名攻击方法研究

摘要

去匿名攻击是指发现匿名移动轨迹对应的真实用户标识。由于移动社交网络的快速发展，用户的签到数据很容易被人收集，且用户间的部分社交关系也很容易从移动社交网站中获取，根据这些背景知识对移动社交网络中发布的匿名位置数据进行去匿名攻击可以得到个人隐私信息。因此，在移动社交网络中考虑位置和社交关系数据两个维度的影响进行去匿名攻击具有重要的意义。 设计了基于隐含社交关系的去匿名攻击算法。在匿名聚类位置数据集上采用位置流行度、位置个人流行度、时间间隔、位置多样性和互动频率这5个移动特征来量化用户亲密度，通过用户间的亲密度生成匿名加权图。以匿名加权图和真实社交关系图中边的数量的相似性为目标来确定匿名加权图中的好友阈值，在匿名加权图中，筛选出用户间的权值大于好友阈值的边来构建隐含社交关系图，即得到隐含社交关系。在匿名位置和部分真实位置数据的基础上利用位置距离来量化位置数据对匿名用户与真实用户相似性影响，在得到的隐含社交关系和部分真实社交关系数据的基础上利用用户节点的邻居节点的数量差值来量化社交关系数据对匿名用户与真实用户相似性影响，综合位置和社交关系数据的量化结果得到匿名用户与真实用户相似性矩阵，利用加权二分图匹配的思想完成去匿名攻击。 对所设计的去匿名攻击方法进行实验验证与分析，实验结果表明，本文算法有较高的去匿名攻击正确率。与基于统计数据的去匿名攻击算法相比，具有更高的去匿名攻击正确率。

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