公开(公告)号：CN109918947B

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN201910194194.6

申请日：2019-03-14

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王巍 ,  杨武 ,  玄世昌 ,  苘大鹏 ,  吕继光 ,  付雨萌

IPC: G06F21/62 ,  G06F16/901

Abstract: 本发明属于社交网络信息发布的安全领域，具体涉及一种基于社交网络组合度‑邻域标签匹配攻击的敏感标签保护方法。包括输入图G(A,B)＝(GA,GB,Γ)；广度优先遍历构建组图标签泛化树，生成携带二级敏感泛化标签的中间量；求取相似性对所有顶点进行聚类；将顶点v1,...,vl的标签邻域同化，主要同化步骤有边连接、标签合并、添加噪声点；根据组图标签匹配结果对敏感标签进行高级别泛化；返回匿名组图本发明使在单社交网络数据中针对组合度‑邻域标签产生的敏感标签具有L多样性的组图中，避免了通过组图候选结果集合再匹配对目标顶点敏感标签进行唯一性识别，使得根据任意组合度‑邻域标签匹配获得的顶点所携带的敏感标签的多样性不小于L，应用前景广泛。

公开(公告)号：CN109918947A

公开(公告)日：2019-06-21

申请号：CN201910194194.6

申请日：2019-03-14

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王巍 ,  杨武 ,  玄世昌 ,  苘大鹏 ,  吕继光 ,  付雨萌

IPC: G06F21/62 ,  G06F16/901

Abstract: 本发明属于社交网络信息发布的安全领域，具体涉及一种基于社交网络组合度-邻域标签匹配攻击的敏感标签保护方法。包括输入图G(A,B)＝(GA,GB,Γ)；广度优先遍历构建组图标签泛化树，生成携带二级敏感泛化标签的中间量；求取相似性对所有顶点进行聚类；将顶点v1,...,vl的标签邻域同化，主要同化步骤有边连接、标签合并、添加噪声点；根据组图标签匹配结果对敏感标签进行高级别泛化；返回匿名组图本发明使在单社交网络数据中针对组合度-邻域标签产生的敏感标签具有L多样性的组图中，避免了通过组图候选结果集合再匹配对目标顶点敏感标签进行唯一性识别，使得根据任意组合度-邻域标签匹配获得的顶点所携带的敏感标签的多样性不小于L，应用前景广泛。