基于聚類的社交網絡安全機制研究

李秋賢，周全興

（凱里學院，貴州 凱里 556011）

0 引 言

隨著網絡技術和互聯網技術的迅速發展，社交網絡平臺給人們的交流和溝通帶來了很多便利，加快了用戶之間的信息傳播同時也拉近用戶之間的關系，社交網絡平臺的用戶數量也日益增加。由于用戶需要在社交平臺上注冊及提交個人信息，各類活動數據都聚集在社交網絡平臺上，吸引著眾多研究者對這些數據進行數據分析和挖掘，因此網絡平臺中的用戶信息和數據存在著一定的隱私泄露風險。

為了保證社交網絡中用戶個人信息和傳播數據的隱私安全，同時提高數據挖掘對社交網絡數據分析的有效性，眾多學者通過隱私保護的方法保護社交網絡中各類信息的安全。Wang等人為了保護社交網絡中加權圖上兩個頂點之間最短路徑的權重隱私，提出一個稱為k-匿名路徑隱私的新概念，并基于貪心的修改算法來修改不同類型的邊，實現k-匿名路徑隱私。吳響等人提出一種基于廣義路徑的匿名隱私保護算法——SPOLG算法，通過引入等概率抽樣，尋找信息丟失少的廣義路徑，提高數據處理效率，同時也有效降低了社交網絡中所發布數據的信息丟失概率。Ni等人提出一種移動社交網絡中基于匿名熵的位置隱私保護方案，該方案涉及在人口稠密地區采用的K-DDCA和在人口稀少地區采用的K-SDCA兩種算法解決位置隱私泄露問題。K-DDCA算法采用匿名熵方法選擇用戶組，構建匿名區域，保證形成的匿名區域面積適中，請求內容的多樣性，該方案可以提升隱私保護的效果和效率。……