【摘 要】
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日益网络化的人类社会要求人类对各种网络的结构、性质和行为有更为清晰的认识并且能够施加相应的控制。由于网络中的隐私泄露行为逐渐发展成为一个刻不容缓的问题,目前的许
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日益网络化的人类社会要求人类对各种网络的结构、性质和行为有更为清晰的认识并且能够施加相应的控制。由于网络中的隐私泄露行为逐渐发展成为一个刻不容缓的问题,目前的许多网络演化研究都存在着隐私倾向。为此,我们基于香农信息理论逆定理,提出了一个全新的概念,称之为“习惯性隐私”。我们希望通过习惯性隐私的提出,对隐私暴露行为进行定量分析,方便隐私计算。习惯性隐私是数据所有者本身的固有属性,只与他们的习惯行为和他们对隐私暴露的敏感度有关。此外,我们提出了联合隐私量和累积隐私量的概念。联合隐私量是对同一场合中同时发生的两种习惯行为所暴露的隐私量的度量;累积隐私量是在一段时间和/或空间间隔内累积的隐私暴露总量的度量。根据定义,我们给出了相应的隐私计算框架,并将所提出的计算框架应用于四个不同的经验数据集。这些数据集包括:移动轨迹GPS数据、驾驶员车速偏好数据、蓝牙设备连接数据和移动通话记录。仿真实验结果给出了所提出的量化隐私框架在不同条件下所表现出的特征,并显示了各种相关参数的组合影响。预计习惯性隐私量计算有望为设计更安全和更有效的隐私保护机制奠定理论基石。当前的复杂网络建模研究中,普遍认为网络的驱动力来源于活动。因此,我们通过综合考虑决策过程中活动和习惯性隐私的影响,提出了隐私-活动共同驱动模型。该模型主要考虑了三个因素:建立新连接的代价,在开发过程中的收敛性,以及网络初始状态的影响。隐私-活动驱动的模型有助于更准确地捕捉高度动态的网络行为,并找出复杂的演化过程,从而深刻理解隐私驱动下的社会行为网络演变趋势。
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