动态社交网络中基于结构多样性的隐私保护方案

资 源 简 介

动态社交网络中基于结构多样性的隐私保护方案

详 情 说 明

在现代社交网络中，用户数据的高频交互和网络拓扑的动态变化使得隐私保护面临严峻挑战。针对这一问题，基于结构多样性的隐私保护方案提出了一种结合图论与数据扰动的创新思路。

该方案的核心在于利用社交网络的结构特征（如节点度数、聚类系数等）构建动态隐私度量指标。不同于传统的静态匿名化方法，它会随着网络拓扑的变化实时调整数据扰动策略。例如，当检测到某用户的社交连接模式出现显著变化时，系统会通过有向边重连或属性泛化等方式，确保攻击者无法通过结构指纹推断敏感信息。

技术亮点包括：1）动态敏感度评估模型，根据节点在图中的位置重要性分配差异化保护强度；2）基于随机游走的图结构扰动算法，在保持网络统计特征的前提下破坏可识别模式；3）增量式更新机制，仅对发生变化的子图进行局部重计算以降低开销。

这类方案特别适用于频繁发生好友关系变更、群组重组等场景，其优势在于既能抵御基于网络结构的去匿名化攻击，又能维持社交网络数据的实用价值。未来可结合差分隐私或联邦学习进一步扩展其应用边界。