【摘 要】
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随着社交网络技术的快速发展,图数据的隐私保护已经成为大数据研究领域的热点问题之一。差分隐私的合成图生成技术在对图数据的隐私泄露风险进行严格地量化表示的同时,能够有
【机 构】
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信息工程大学,中国电子工程设计研究院,广西密码学与信息安全重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61862011),广西密码学与信息安全重点实验室研究课题(GCIS201704),河南省科技攻关资助项目(182102210588)
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随着社交网络技术的快速发展,图数据的隐私保护已经成为大数据研究领域的热点问题之一。差分隐私的合成图生成技术在对图数据的隐私泄露风险进行严格地量化表示的同时,能够有效地保证图数据的可用性。针对现有算法隐私保障性较弱、查询函数敏感度较大等问题,利用图投影方法降低敏感度,提出一种新的点差分隐私下基于度序列的合成图生成算法。首先利用图投影方法将原有图数据进行压缩,基于dK模型捕获压缩图结构对应的2K序列;然后将2K序列聚类成多个连续且互不相交的子序列,再分别进行加噪;最后根据整合后的新2K序列生成满足差分隐私的社
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