一种面向图数据的AWG-LDP局部差分隐私保护算法研究
Study on AWG-LDP local differential privacy protection algorithm for graph data
辽宁工业大学 电子与信息工程学院, 辽宁 锦州 121000
摘要
针对传统的图数据隐私保护方法只关注保护属性或结构两者之一易导致节点或边隐私信息泄露的问题，提出了一种对属性加权图的局部差分隐私的保护算法（AWG-LDP）。首先，该算法利用GN算法将图数据划分成社区子图；其次，分别计算每个社区子图的局部敏感度，对于划分后的每一个子图，通过结合结构相似性和属性相似性并添加拉普拉斯噪声进行边扰动，实现局部差分隐私；最后，利用属性泛化的方式将待发布的节点进行泛化，防止节点敏感信息被攻击。利用真实的图数据集进行了不同参数配置以及不同算法的对比实验，实验结果表明该算法提升了隐私保护效果，同时，降低了信息损失，提高了数据的可用性。
基金项目
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61802161)
辽宁省应用基础研究计划资助项目(2022JH2/101300278,2022JH2/101300279)
辽宁省揭榜挂帅科技计划重大项目(2022JH1/10400009)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.12.0802
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第8期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 2467-2472,2500
文章编号: 1001-3695(2023)08-036-2467-06
发布历史
[2023-03-03] 优先出版
[2023-08-05] 印刷出版
引用本文
孙涛, 李晓会, 李晗, 等. 一种面向图数据的AWG-LDP局部差分隐私保护算法研究 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (8): 2467-2472,2500. (Sun Tao, Li Xiaohui, Li Han, et al. Study on AWG-LDP local differential privacy protection algorithm for graph data [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (8): 2467-2472,2500. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
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