李文静
- 作品数：3 被引量：14H指数：2
- 供职机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省教育厅自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于动态社会网络的敏感边的隐私保护被引量：5
- 2014年
- 为解决动态社会网络发布中敏感边的隐私保护问题,针对攻击者将目标节点在不同时刻的节点度作为背景知识的应用场景,提出了一种新的基于动态网络的敏感边的隐私保护方法,它的思想是:首先通过k-分组和(k,Δd)-匿名发布隐私保护方法来确保目标节点不能被唯一识别,被攻击识别的概率不超过1/k;其次根据泄露概率对边进行保护,确保敏感边泄露的概率不超过用户给定参数u。理论分析和实验证明,所提出的方法可以抵御攻击者对敏感边的攻击,能有效地保护社会网络中用户的隐私信息,同时保证了动态社会网络发布的质量。
- 陈伟鹤朱江李文静
- 关键词：隐私保护匿名
- 基于动态社会网络的敏感边的隐私保护
- 为解决动态社会网络发布中敏感边的隐私保护问题,针对攻击者将目标节点在不同时刻的节点度作为背景知识的应用场景,提出了一种新的基于动态网络的敏感边的隐私保护方法,它的思想是:首先通过k-分组和(k,△d)-匿名发布隐私保护方...
- 陈伟鹤朱江李文静
- 关键词：隐私保护
- 文献传递
- 基于社交网络好友攻击的位置隐私保护模型被引量：9
- 2015年
- 随着无线网络的发展,移动社交网络用户发布其所在的地理位置信息时,如果包含敏感地理位置会导致用户隐私受到攻击。现有的位置隐私保护方法都是对用户发布的位置进行泛化处理,以牺牲用户的服务质量为代价,且大部分都是将攻击者定位在LBS服务商,没有考虑到统一对社交网络中的好友根据其可靠程度的不同提供不同准确度的地理位置信息。针对此问题,提出了基于社交网络好友亲密度分级的隐私保护模型L-intimacy,用来防止好友攻击者的攻击。理论分析和实验结果表明,与加入到Latitude服务的Google Maps相比,该方法既能保护移动社交网络用户的相关隐私,同时又具有较小的信息损失度。
- 陈伟鹤李文静朱江
- 关键词：信息损失
