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社交网络数据隐私攻击研究

摘要

在线社交网络已成为网络上在线活动的重要组成部分和最具影响力的媒体之一。在线社交网络不受物理空间的限制，为网络用户提供了新的有趣的交流、互动和社交方式。虽然这些网络使频繁的数据共享和用户间的通信立即成为可能，但与隐私相关的问题显然是它们被广泛讨论的直接后果。虽然对隐私的印象可能有不同的形式，但最终的挑战是如何在大量个人信息可用的情况下防止隐私侵犯。在这种情况下，我们通过社交网络分析来解决隐私相关问题。现有的算法大多集中在社会网络中的顶点再识别或身份披露方面。然而，在现实社会网络场景中，顶点通常与健康网络中的疾病等敏感数据相关联。在本文中，我们研究了关于社交网络隐私的文献。我们正式指定了可能的隐私侵犯，并描述了已检查的隐私攻击。我们代表不同类别的隐私披露，背景知识与社交网络数据发布中现有的隐私保护技术相一致。 We identify a new challenge in sensitive attribute disclosure based on different background knowledge like vertex degree pair of edge and vertex degree.

Sri Krishna Adusumalli, Valli Kumari Vatsavayi, Jyothi Vadisala

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