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作者：Yuanjing HAO, Long LI, Liang CHANG, Tianlong GU

发表时间：15 Apr 2024

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导读

在隐私保护社交网络的图发布中，有向图的保护相比于无向图的保护被给予较少的关注；当实现节点身份的保护时，图结构的保护经常被忽视；不同的用户被执行相同的保护，不能满足用户的不同隐私需求。因此本文针对有向社交网络图提出了一种多级k-度匿名方案（MLDA）。首先，原始图的社区结构被检测。其次，具有不同重要性的节点集被划分，来被用于执行不同等级的k-度匿名保护。然后，一种新的图匿名方法被提出，以同时保护原始图的节点身份和社区结构。为了最大化匿名图的实用性，一种新的边代价准则被提出，以合理地选择被移除的边，并且包含在同一社区中的虚假节点相比于包含在不同社区中的虚假节点被优先合并。本文基于真实的数据集验证了MLDA方案平衡匿名图隐私性与实用性的有效性。

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