【摘 要】
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随着在线社会网络的发展和普及,社会网络用户呈爆炸式增长,面对海量的社会网络数据,传统的隐私保护技术已不能满足实际需求.因此,提出一种能够抵抗节点重识别攻击和边泄露的
【机 构】
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内蒙古科技大学 信息工程学院,内蒙古 包头,014010中国人民大学 信息工程学院,北京,100872;
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随着在线社会网络的发展和普及,社会网络用户呈爆炸式增长,面对海量的社会网络数据,传统的隐私保护技术已不能满足实际需求.因此,提出一种能够抵抗节点重识别攻击和边泄露的分布式社会网络隐私保护方法DAPLR(Distributed A-nonymous Protecting Link Relationships),该方法基于分布式图处理系统GraphX编程模式遵循“节点为中心”的特点,通过节点间的消息传递将互为N-hop邻居的节点分为一组,有效地保护了节点的链接关系,然后利用GraphX对分组中节点进行标签k-anonymity.实验表明,DAPLR方法提高了处理大规模社会网络数据的效率,发布的匿名数据具有很好的可用性.
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