【摘 要】
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为解决直接发布社会网络会侵害个体隐私,进而需要进行隐私保护的问题,针对拥有社会个体邻域信息作为背景知识进行敏感边识别攻击的应用场景,提出了（k,2）-匿名发布的隐私保护方
【机 构】
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吉林师范大学计算机学院,江苏大学计算机科学与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60773049）, 江苏大学博士创新计划基金资助项目（CX10B_006X）, 吉林省教育厅“十二五”科学技术研究基金资助项目（吉教科合字[2011]第415号）
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为解决直接发布社会网络会侵害个体隐私,进而需要进行隐私保护的问题,针对拥有社会个体邻域信息作为背景知识进行敏感边识别攻击的应用场景,提出了（k,2）-匿名发布的隐私保护方法。该方法通过对原始社会网络图进行最小结构修改,实现最大的数据效用,设计实现了满足隐私保护要求的匿名发布算法,并在数据集上进行了验证。实验结果表明,该方法能有效抵御敏感边的识别攻击,获得可接受的发布质量。
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