无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,简称WSNs)是一种多跳、自组织式的网络,传感器节点在能量、通信能力以及计算能力等方面均受限,并且在数据传输过程中也存在安全隐患,基于此提出了一种基于K-means聚类的安全高效的数据聚集算法KSEDA(K-means Safe and Efficient Data Aggregation).该算法采用K-means聚类算法对传感器节点进行分簇,通过分析节点的剩余能量进行选择簇头节点;并在向汇聚节点Sink传递过程中通过安全多方计算协议进行数据安全聚集.通过与CPDA算法进行实验对比,算法具有低能耗、高安全性等特点.
用户间的敏感关系是社交网络中用户的重要隐私信息。为了解决社交网络中用户间敏感关系泄露问题,提出一种边分割算法。首先,将已删除敏感边的简单匿名社交网络的非敏感边分割成多条子边;然后,将原非敏感边携带的信息分配到子边上,使得每条子边只携带原非敏感边的部分信息,从而生成具有隐私能力的匿名社交网络。理论分析和仿真实验结果表明,相比cluster-edge和cluster-based with constraints算法,边分割算法在保证数据具有较高可用性的情况下能更大限度降低敏感关系泄露的概率,泄露概率分别降低了约30%和20%,因此所提算法能够有效解决社交网络中敏感关系泄露问题。
