[00105256]社交网络中隐私保护技术的研究

该项目为工信部通信软科学项目（项目编号：2015-R-29）。

网络安全与信息隐私保护在社交网络中数据信息共享方面至为重要，该项目对社交网络环境下隐私保护技术进行了研究。主要研究内容如下：

1. 社交网络属性隐私保护技术研究：针对信息隐匿程度过高和缺少个性化保护的问题， 课题提出基于敏感度的多维桶个性化算法，在多维桶分组技术的基础上进行扩展，加入个性化保护内容，满足 l-多样性，符合个性化(a，l)-匿名的要求，同时增加的信息损失最小，在实现了对数据质量的保证情况下，增强了对匿名数据的隐私保护。实验验证数据表明：该算法在保证数据安全的前提下，具有更低的隐匿率、信息损失和执行时间，保留了更多可供研究的数据信息。

2. 社交网络数据发布隐私保护技术研究：针对动态隐私保护中存在的问题，即保护数据形式单一、抵御攻击者背景知识性质单一。该项目着重阐述了聚类思想对上述问题的改进效果，并对一些没有实行动态适应的基于聚类的隐私保护方法做了大胆的尝试和改进，添加了图修改思想中的 union-split 算法技术，将静态隐私保护算法引入动态环境后有效的保证了数据隐匿率和信息损失度。

3. 社交网络中位置隐私保护技术的研究：从坐标变换公式、参数选取、匿名区域形状、匿名构造算法方面进行改进，通过仿真验证从服务质量和处理时间两方面验证证明了改进方法的优化性：在保证匿名程度的前提下，减小了匿名区域面积，使服务精度更高，服务质量更好；减少了计算处理时间，提高匿名服务效率。