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J-GLOBAL ID：201702225442662922   整理番号：17A1880364

ソーシャルネットワークにおけるユーザプライバシー情報最適化保護シミュレーション研究【JST・京大機械翻訳】

Social Network Privacy Information Hiding Method Research in the Simulation

著者 (1件)： Lin Yuxiang (南陽理工学院軟件学院,河南南陽,473000)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 34  号： 6  ページ： 302-305  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ソーシャルネットワークにおけるユーザのプライバシー情報を最適化することによって,ネットワークユーザの情報が漏洩しないことを保証することができた。プライバシー情報の保護において,プライバシー情報ノードをクラスタ化し,データ情報を統計的に失い,クラスタ化後のソーシャルネットワーク情報を匿名化し,正規化したが,従来の方法は,形式的検証と信頼ベースのプライバシー情報フローモデルを構築した。プライバシー情報アクセスの粒度制御はプライバシー保護を完成させるが,プライバシー情報ノードをクラスタ化することができず,正確に統計的に失われたデータ情報と匿名処理を行うことができないため,プライバシー情報の保護効果が悪いという問題がある。本論文では,k-近傍同形に基づくソーシャルネットワークにおけるユーザプライバシー情報の最適化保護方式を提案した。これらの方法は,三角行列理論に基づいて,交差ネットワークにおけるノードの隣接部分グラフをマッピングし,隣接情報の時間的相関を与え,情報の変化に従って,基準ノードを決定し,それに基づいて,ソーシャルネットワークにおけるプライバシー情報ノードをクラスタ化した。プライバシー情報ノードにより生成されたクラスタをクラスタ化し,ソーシャルネットワークの匿名化処理を行い,失われた各タイプの情報を統計的に正規化し,ソーシャルネットワークにおけるユーザのプライバシー情報を最適化した。シミュレーション結果により,提案した方法が効果的にプライバシー漏洩を防ぎ,データ配布のセキュリティを強化することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  粒度 ,  セキュリティ ,  *シミュレーション ,  *ネットワーク ,  クラスタ ,  *最適化 ,  部分グラフ ,  *プライバシー ,  正規化
準シソーラス用語： データ配信 ,  プライバシー保護 ,  情報フロー ,  匿名 ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Social network ,  Privacy information ,  Optimization protection ,  Triangular matrix theory

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： ソーシャルネットワーク ,  プライバシー ,  最適化 ,  シミュレーション ,  研究