基于扰动的社交网络用户隐私保护研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 隐私保护相关理论研究 | 第17-25页 |
| 2.1 社交网络数据发布模型 | 第17-18页 |
| 2.2 社交网络中的用户数据隐私 | 第18-19页 |
| 2.3 社交网络隐私攻击 | 第19-24页 |
| 2.3.1 攻击者的背景知识 | 第20页 |
| 2.3.2 节点及节点间关系识别攻击 | 第20页 |
| 2.3.3 隶属关系攻击 | 第20-21页 |
| 2.3.4 概率攻击 | 第21-22页 |
| 2.3.5 体积攻击 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 社交网络向量集模型 | 第25-37页 |
| 3.1 社交网络的向量表示 | 第25-26页 |
| 3.2 改进的向量集模型 | 第26-32页 |
| 3.2.1 权重的表示 | 第26-28页 |
| 3.2.2 基于信号传递模型的聚类方法 | 第28-31页 |
| 3.2.3 算法实现 | 第31-32页 |
| 3.3 对比试验 | 第32-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于扰动的隐私保护算法 | 第37-48页 |
| 4.1 等距变换与随机扰动 | 第37-41页 |
| 4.1.1 等距变换 | 第37页 |
| 4.1.2 扰动矩阵的生成 | 第37-38页 |
| 4.1.3 扰动矩阵的数据有效性分析 | 第38-40页 |
| 4.1.4 扰动矩阵的安全性分析 | 第40-41页 |
| 4.2 隐私保护质量评估 | 第41-42页 |
| 4.3 基于扰动的隐私保护流程 | 第42-46页 |
| 4.3.1 基于扰动的隐私保护流程图 | 第42-43页 |
| 4.3.2 隐私保护实例分析 | 第43-46页 |
| 4.4 算法实现 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 测试与结果分析 | 第48-59页 |
| 5.1 实验环境与数据集 | 第48-50页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第48页 |
| 5.1.2 实验数据集 | 第48-50页 |
| 5.2 算法执行时间分析 | 第50-52页 |
| 5.3 隐私保护质量与攻击测试 | 第52-55页 |
| 5.3.1 基于度的节点识别攻击 | 第52-53页 |
| 5.3.2 基于子图的节点识别攻击 | 第53-54页 |
| 5.3.3 基于权重的节点识别攻击 | 第54-55页 |
| 5.3.4 体积攻击 | 第55页 |
| 5.4 数据有效性测试 | 第55-58页 |
| 5.4.1 平均最短路径 | 第56-57页 |
| 5.4.2 平均聚类系数 | 第57-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 工作总结 | 第59-60页 |
| 6.2 工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第66页 |
