基于K-匿名的数据隐私社交网络保护方案

摘要

对社交网络中的用户数据进行数据分析与挖掘时存在隐私泄露的风险,针对此问题提出一种基于K-匿名的社交网络隐私保护方法。通过形式化定义社交网络的社交网络图,分析得出社交网络图中可能会存在涉及用户隐私的元素。根据网络图结构点、边等信息泄露风险,基于K-匿名和全同态加密对社交网络图中的用户个人信息和传播的数据进行隐私保护,恶意敌手无法通过准标识符匹配的方式进行攻击。通过对方案效果的分析进一步说明了方案的安全性和有效性。