大规模社会网络敏感链接推理方法
外文标题：Inferring Sensitive Link in Large-Scale Social Networks
文献类型：期刊
作者：王淼[1]
机构：中国人民大学 信息学院,北京 100872;河南财经政法大学 计算机与信息工程学院,郑州 450002
年：2013
期刊名称：计算机科学与探索
卷：7
期：4
页码范围：304-314
增刊：增刊
收录情况：中国科技核心期刊
所属部门：信息学院
语言：中文
ISSN：1673-9418
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jsjkxyts201304004.aspx
DOI：10.3778/j.issn.1673-9418.1208023
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基金：国家自然科学基金; 国家科技重大专项核高基项目; 中国人民大学科学研究基金
关键词：社会网络 敏感链接 链接披露 相似度量 social network sensitive link link disclosure proximity measure
摘要：社会网络中许多应用需要对敏感链接关系进行匿名保护,然而攻击者利用基于推理的攻击可以披露个体之间的链接隐私关系.当前许多基于网络结构的推理攻击方法尽管能够找出链接关系,但由于没有考虑节点之间的相似度量特征而导致推理效率较低,并且也不适用于推理大规模网络节点的链接关系.提出了一种大规模社会网络中基于节点相似度量特征的敏感链接推理框架.该框架包括基于图聚类的特征矩阵划分,针对每个类进行奇异值分解,进而计算出各节点对之间的相似度量值,再以相似度量值为贝叶斯推理条件来计算节点对之间链接存在性的后验概率.实验结果表明,所提出的敏感链接推理方法有较高的推理准确性,增强了推理效果,尤其是在大规模社会网络中,优势更加明显.
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