互联网时代下信息交换技术的快速发展,使得社交网络的广泛应用随之产生,社交网络服务系统是一个平台,可利用其为用户提供更加方便化、综合化以及智能化的信息交流服务,建立人与人之间社交关系网络的连接。由于其便利性及简单易操作等特性,社交网络已经在人们的生活和工作中越来越普遍。然而,由于社交网络中信息交换的频繁性和多样性,其隐私问题也引起人们的关注,如何寻求隐私保护程度和服务精度之间的平衡是一个亟待解决的问题,本文的工作和创新点如下:首先,在数据发布方面提出了一种新的思路,在原来的第一种思路基础上,先对数据源进行转换,然后添加噪声并转换为区间树,最后再进行数据的发布。在对直方图进行转换的过程中,为了提高查询精度,提出一种新的基于任意结构的区间树构造方法(CRTree算法),该方法将直方图转换为伪完全k叉区间树,保证实现数据的统一转换并提高效率。其次,提出一种基于属性加密的社交网络隐私保护方案(PPSSN),由数据属主和属性管理服务器共同管理用户权限,既减轻了数据属主的开销,又避免了属性管理服务器与无权限访问用户的合谋攻击。为了实现用户发布数据的可用性和信息隐私保护的权衡,本方案对用户进行分类,设计实现用户粒度的访问控制。除此之外,还引入好友数据缓存机制对原方案进行改进和优化,减少解密的开销,实现系统整体查询效率和系统开销的优化。最后,结合网络节点的资源有限、存在时延等特性,根据传染病学理论建立了恶意软件传播模型来模拟其在社交网络中的传播。对模型系统中状态转换关系、平衡点的存在性以及局部和全局稳定性进行了正确性和完备性分析以及证明。