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第七章 总结与展望
7.1 总结
随着信息时代人们相互交流的便利性,社交网络也随之产生并逐渐流行起来,由于其便利性以及简单易操作等特性,在网络技术愈加成熟的大背景下,社交网络已经深入在人们的生活和工作中。与此同时,社交网络中隐私问题也渐渐引起人们的关注。而社交网络中的隐私安全问题的根本原因,则是数据属主中的隐私数据在社交网络平台上的传播时脱离了数据属主的直接物理控制的,因此可能会造成数据的泄露,使得原本没有查看权限的访问用户甚至是恶意盗取信息的用户查看到数据属主所发表内容。研究如何将数据发布方法和隐私保护技术结合,并防止用户敏感信息的泄露成为当前社交网络服务面临的重大挑战。
针对以上问题,本文从基于差分隐私的数据发布方法、基于分类属性加密的社交网络隐私保护模型以及社交网络中恶意软件的传播几个方面开展相关课题研究,对传统社交网络中还未解决诸多问题进行深入探讨,以下是本文的创新点以及取得的成果总结:
(1)动态区间树构造算法
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),通过划分统计区间以及添加伪叶子节点的方式,将直方图转换为伪完全 k 叉区间树,实现在一定查询精度的条件下提高数据发布效率。
(2)社交网络隐私保护模型
在属性加密的密钥发放过程中,由数据属主和属性管理服务器共同实现用户权限的管理,既减轻了数据属主的开销,又避免了属性管理服务器与非法访问用户的合谋攻击。为了权衡考虑数据发布的可用性和信息的隐私保护安全性,对用户进行分类,设计实现不同用户拥有不同权限的访问控制。除此之外,还设计了好友数据的缓存机制对原方案进行改进和优化,减少了解密的开销。模型提高了查询效率,降低了系统开销,增强了隐私安全。
(3)基于时滞的传播模型
将传染病模型引入到社交网络中,结合网络中节点的资源有限以及存在时延等特性,根据传染病学理论建立了恶意软件传播模型。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。
参考文献(略)