《面向異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的差分隱私保護(hù)方法研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。

1、碩士學(xué)位論文面向異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的差分隱私保護(hù)方法研究RESEARCHONDIFFERENTIALPRIVACYPROTECTIONMETHODFORHETEROGENEOUSINFORMATIONNETWORK楊琳哈爾濱工業(yè)大學(xué)2017年12月國內(nèi)圖書分類號：TP399學(xué)校代碼：10213國際圖書分類號：621.3密級：公開工程碩士學(xué)位論文面向異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的差分隱私保護(hù)方法研究碩士研究生：楊琳導(dǎo)師：張曉峰副教授申請學(xué)位：工程碩士學(xué)科：計(jì)算機(jī)技術(shù)所在單位：深圳研究生院答辯日期：2017年12月授予學(xué)位單位：哈爾濱工業(yè)大學(xué)ClassifiedIndex:TP399U.D.C:621

2、.3AdissertationsubmittedinpartialfulfillmentoftherequirementsfortheprofessionaldegreeofMasterofEngineeringRESEARCHONDIFFERENTIALPRIVACYPROTECTIONMETHODFORHETEROGENEOUSINFORMATIONNETWORKCandidate：LinYangSupervisor：Asso.Prof.XiaofengZhangAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：C

3、omputerTechnologyAffiliation：ShenzhenGraduateSchoolDateofDefense：December,2017Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文摘要隨著社交網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，這些海量異構(gòu)數(shù)據(jù)也帶來了隱私泄露威脅。在社交網(wǎng)絡(luò)中由于結(jié)點(diǎn)和邊的類別具有多元特點(diǎn)，其可視為一個復(fù)雜的異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)。相應(yīng)的，面向異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的隱私保護(hù)是亟待解決的且具有社會意義和商業(yè)價值。本課題針對這一問題展開研究。傳統(tǒng)的隱私保護(hù)方法假設(shè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)相互獨(dú)立，

4、而當(dāng)數(shù)據(jù)具有多屬性和強(qiáng)相關(guān)性時，現(xiàn)有的隱私保護(hù)方法無法起到保護(hù)作用。主要研究包括：第一、針對大規(guī)模的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，課題首先定義網(wǎng)絡(luò)中存在的三種相關(guān)性：邊與邊、結(jié)點(diǎn)與結(jié)點(diǎn)、路徑與路徑，而后給出三種相關(guān)性的計(jì)算方法。第二、針對傳統(tǒng)差分隱私機(jī)制不能處理具有耦合相關(guān)性的數(shù)據(jù)，本文設(shè)計(jì)了面向相關(guān)性的差分隱私保護(hù)機(jī)制。并且證明了該機(jī)制符合差分隱私保護(hù)定義，能夠最大限度的保護(hù)敏感信息不被泄漏。第三、針對異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、信息多樣，本文采用了三個圖數(shù)據(jù)中常用的查詢函數(shù)：度分布、割集、最短路徑長，針對這三種查詢函數(shù)，本文分別研究面向相關(guān)性的拉普拉斯噪聲添加方法，引入相關(guān)性系數(shù)干預(yù)評價指標(biāo)的敏感

5、度計(jì)算，從而獲得對應(yīng)的拉普拉斯噪聲。第四、在以上基礎(chǔ)上，本文提出新型隱私保護(hù)方法該方法不僅考慮了結(jié)點(diǎn)自身對全局的影響，還能考慮與結(jié)點(diǎn)相關(guān)的其他結(jié)點(diǎn)、邊對全局的影響，從而對全局的數(shù)據(jù)起到相應(yīng)的保護(hù)效果。通過對比實(shí)驗(yàn)，本文分析了不同方法對含有相關(guān)性的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的保護(hù)效果，控制相關(guān)性系數(shù)、隱私控制參數(shù)等來驗(yàn)證相關(guān)性差分隱私機(jī)制的效果。同時，實(shí)驗(yàn)結(jié)果還顯示相關(guān)性差分隱私保護(hù)機(jī)制相比傳統(tǒng)方法和交互式方法具有更強(qiáng)的保護(hù)效果，保護(hù)敏感信息不被泄漏的同時具有良好的可用性。關(guān)鍵詞：差分隱私；異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)；敏感度；圖查詢函數(shù)-I-哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文AbstractWiththera

6、piddevelopmentofsocialnetworks,thesemassiveheterogeneousdataalsoposeathreattoprivacyleak.Insocialnetworks,becauseofthemultiplefeaturesofnodesandsides,itcanbeseenasacomplexheterogeneousinformationnetwork.Accordingly,privacyprotectionforheterogeneousinformationnetworksisurgenttobesolvedandhas

7、socialandcommercialvalue.Thistopicisaimedatstudyingthisproblem.Thetraditionalprivacyprotectionmethodassumesthatthenetworkdataareindependent,butwhenthedatahavemultipleattributesandstrongcorrelation,theexistingprivacyprotectionmethodscannotplayaprotectiver