CN106599725A

CN106599725A - 图数据发布的随机化隐私保护方法

Info

Publication number: CN106599725A
Application number: CN201611198603.2A
Authority: CN
Inventors: 刘鹏; 李先贤; 王利娥
Original assignee: Guangxi Normal University
Current assignee: Guangxi Normal University
Priority date: 2016-12-22
Filing date: 2016-12-22
Publication date: 2017-04-26
Anticipated expiration: 2036-12-22
Also published as: CN106599725B

Abstract

本发明公开一种图数据发布的随机化隐私保护方法，通过随机化扰动的方法对图数据进行处理，经过本发明处理后的数据能够共享发布给不特定第三方，而不会侵犯数据所含用户的隐私信息。同时，经过本发明处理后的图数据还具有较好的概率分布特性，能够根据隐私保护力度要求灵活的调整相关参数。

Description

图数据发布的随机化隐私保护方法

技术领域

本发明涉及数据发布技术领域，具体涉及一种图数据发布的随机化隐私保护方法。

背景技术

图数据可以用来描述物种之间的捕食关系，词与词之间的语义联系，计算机之间的网络联接，科研文章之间的引用关系，以及交通流量关系，甚至人类情感关系。当图数据中的实体结点涉及到人时，若直接发布数据或不当的共享给第三方，可能会产生隐私泄露问题。如攻击者如果知道被攻击对象有两个朋友，而发布数据中具有两个朋友的结点只有一个，则能够在发布的数据中重定位目标结点。因此需要在数据发布前对数据进行处理，以保护数据中用户的隐私不被泄露。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有数据发布存在隐私泄露的问题，提供一种图数据发布的随机化隐私保护方法。

为解决上述问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

图数据发布的随机化隐私保护方法，包括如下步骤：

步骤1、设定扰动参数p，其中0<p<1；

步骤2、计算图数据中不存的边添加到图数据中的概率q，

式中，|E|为图数据中边的数目；N为完全图包含的边的数目，N＝n*(n-1)/2，n为图数据中结点的个数；p为扰动参数；

步骤3、获得原始的图数据的邻接矩阵，并生成邻接矩阵的上三角矩阵；

步骤4、对于步骤2所得的上三角矩阵中的每条存在的边进行成功概率为p的伯努利实验，得到基于存在边扰动的上三角矩阵；

步骤5、对于步骤2所得到的上三角矩阵中的每条不存在的边进行成功概率为q的伯努利实验，得到基于不存在边扰动的上三角矩阵；

步骤6、将步骤4得到的基于存在边扰动的上三角矩阵和步骤5得到的基于不存在边扰动的上三角矩阵进行叠加融合，得到最终扰动的上三角矩阵；

步骤7、根据步骤6得到的最终扰动的上三角矩阵生成新的邻接矩阵，并由此获得匿名后的图数据。

在步骤1中，扰动参数p可以直接人为设定；也可以通过以下步骤自适应获得：

步骤1.1、设定隐私保护力度r和扰动参数变化的步长a，并初始化扰动参数p和临时变量priv；

步骤1.2、根据下式计算图数据的每个结点的隐私泄露风险，

式中，Risk(v_i|d_i,p)表示度为d_i的结点在扰动参数p的条件下的隐私泄露风险；P(Z＝d_i|d_i)表示度为d_i的结点在随机扰动后其度保持不变的概率；表示原来度不为d_i的结点在随机扰动后其度变为d_i的概率；

步骤1.3、选取临时变量priv和隐私泄露风险Risk(v_i|d_i,p)中较小的值作为新的临时变量priv；

步骤1.4、如果新的临时变量priv大于隐私保护力度r，则输出当前扰动参数p；否则，将当前扰动参数p递增步长a，并返回步骤1.2。

步骤1.1中，扰动参数p的初始值等于步长a。

步骤1.1中，扰动参数p的初始值为0.05，临时变量priv的初始值为0，步长a为0.05。

步骤3中，上三角矩阵中的非零项同图数据中的存在条边一一对应；上三角矩阵中的零项同图数据中不存在的边一一对应。

与现有技术相比，本发明提供一种随机方式的数据扰动方法，经过本发明处理后的数据能够共享发布给不特定第三方，而不会侵犯数据所含用户的隐私信息。同时，经过本发明处理后的图数据还具有较好的概率分布特性，能够根据隐私保护力度要求灵活的调整相关参数。

附图说明

图1为原始图数据。

具体实施方式

本实施例以图1所示原始图络数据为例，对所提出的随机化的图数据发布隐私保护方法进行说明。

图1所示的原始图数据为简单无向图数据G＝(V，E)，其中V为参与网络的实体，E为实体间的关系。

在计算机中常用邻接矩阵存储和处理图数据。邻接矩阵A＝[a_ij]是一个n×n的0-1矩阵，其中当结点v_i和v_j间有边时a_ij＝1，否则a_ij＝0。图1所示的原始图数据即图数据G对应的邻接矩阵A的矩阵表示为：

邻接矩阵A是一个对称矩阵，数据中的每条边对应矩阵的中两个对称非零项。为了实现本发明的随机扰动算法，引入上三角矩阵B。上三角矩阵B由邻接矩阵A采用截取对角线以上部分的方式生成，则上三角矩阵B的矩阵表示为：

上三角矩阵B中的非零项同图数据G中的存在条边一一对应。上三角矩阵B中的零项同图数据G中不存在的边一一对应。

一种图数据发布的随机化隐私保护方法，包括如下步骤：

步骤1、设定扰动参数p，其中0<p<1；

扰动参数p可以直接人为设定；也可以通过以下步骤自适应获得：

步骤1.1、设定隐私保护力度r和扰动参数变化的步长a，并初始化扰动参数p和临时变量priv；扰动参数p的初始值等于步长a。在本实施例中，扰动参数p的初始值为0.05，临时变量priv的初始值为0，步长a为0.05。

步骤1.2、根据下式计算图数据的每个结点的隐私泄露风险，

式中，Risk(v_i|d_i,p)表示度为d_i的结点在扰动参数p的条件下的隐私泄露风险；P(Z＝d_i|d_i)表示度为d_i的结点在随机扰动后其度保持不变的概率；表示原来度不为d_i的结点在随机扰动后其度变为d_i的概率。

步骤1.3、选取临时变量priv和隐私泄露风险Risk(v_i|d_i,p)中较小的值作为新的临时变量priv。

步骤2、计算图数据中不存的边添加到图数据中的概率q，

式中，|E|为图数据中边的数目；N为完全图包含的边的数目，N＝n*(n-1)/2，n为图数据中结点的个数；p为扰动参数。

步骤3、获得原始的图数据的邻接矩阵，并生成邻接矩阵的上三角矩阵。

步骤4、对于步骤2所得的上三角矩阵中的每条存在的边进行成功概率为p的伯努利实验，得到基于存在边扰动的上三角矩阵。

步骤5、对于步骤2所得到的上三角矩阵中的每条不存在的边进行成功概率为q的伯努利实验，得到基于不存在边扰动的上三角矩阵。

步骤6、将步骤4得到的基于存在边扰动的上三角矩阵和步骤5得到的基于不存在边扰动的上三角矩阵进行叠加融合，得到最终扰动的上三角矩阵。

随机化的图数据发布隐私保护方法实现的伪代码如算法1如下所示：

输入：图数据G的邻接矩阵A，扰动参数p；

输出：匿名后的图G’对应的邻接矩阵A’。

算法第1行由输入数据的邻接矩阵A生成上三角矩阵B，此步骤保证数据中的边同矩阵B中的非零值一一对应。

算法第2行到第3行对矩阵B中的存在的边进行成功概率为p，0<p<1，的伯努利实验，即每次实验原来存在的边，有p的几率保持存在；同时记录实验结果用于生成返回值。

算法第4行采用公式：

计算q，其中0<q<1，N＝|V|×(|V|-1)÷2；目的是为了使添加的边数的期望和删除的边数的期望相同。算法将采用成功率为q的伯努利实验对输入数据进行再次扰动。参数q为图数据中不存的边添加到数据中的概率。采用随机的方式删除了|E|*(1-p)条边，为了使发布的数据同原始数据边数的期望相同，所以要求添加的边数的期望(N-|E|)*q与之相等，可得q的表达式。E表示边的集合，||表示集合的势。

算法第5行到第6行对矩阵B中的不存在的边进行成功概率为q伯努利实验，即每次实验原来不存在的边有q的几率被添加进来。

第7行根据记录的实验结果准备返回数据。

算法第8行返回数据并退出当前过程。

攻击者根据背景知识对发布数据G’中的目标结点进行重识别攻击。本发明用符号P(B→V|G’)表示攻击者根据背景知识能够成功攻击的概率。为了满足本发明提出的隐私模型，要求此概率小于隐私保护力度r。假设攻击者知道目标结点v_i的度信息，并根据此背景知识(用符号b表示)采用查询的方法在发布的数据G’中对目标结点v进行重识别攻击。其查询结果集合Cand(b)包含所有满足给定度信息的结点，表示为：

Cand(b)＝{v|v∈V，d’_i＝b}

其中，d’_i为发布图数据G’中结点v’_i的度。由于没有其它的背景信息，攻击者只能在Cand(b)中随机的选择一个作为目标结点，攻击成功的概率为1/|Cand(b)|。

以上分析是在算法运行后得到具体的G’后进行的。但是本发明的算法是随机的，每次的G’是不同的。为了计算攻击成功的概率，需要结合算法的扰动方式分析扰动后结点度的概率分布。

算法的第2-3行对图数据中每条存在的边e进行成功率为p的伯努利实验Brtnoulli(e，p)，即有p的概率实验结束后e仍然保留，(1-p)的概率实验结束后e被删除。对度为d_i的结点v_i，扰动后其度的分布符合二项分布，即

算法第5-6行对图数据中不存在的边e采用q的概率进行伯努利实验，即有q的概率添加边e到数据中。对度为d_i的结点v_i，扰动后其度的分布为

用随机变量Z表示度为d_i的结点v_i经过以上两步扰动后的结点的度分布概率

由于攻击者采用查询的方式进行攻击，扰动后结点v_i的度d’_i与d_i不同，则攻击者不能成功实施攻击，度相同则有可能成功实施攻击。首先计算扰动后结点v_i的度不变的概率

计算攻击者能够成功攻击的概率还需要考虑其它结点带来的影响。也就是其它结点在扰动后度变为d_i带来的不确定性。本文用Risk(v_i|d_i，p)表示攻击者采用度背景知识对目标结点v_i进行攻击成功的概率，攻击者成功攻击的概率为：

依次计算每个结点的隐私泄露风险，选择最小的作为隐私保护力度r。以上的随机扰动数据发布隐私保护方法和隐私分析，给出了随机扰动参p和相应的隐私保护力度r间的关系。作为数据发布者更希望能够在给定r的情况下由程序自动选择p进行处理，此时由隐私保护力度r确定扰动参数p的伪代码如算法2如下所示：

输入：图数据G的邻接矩阵A，隐私保护力度r；

输出：扰动参数p。

算法的第1行设置扰动参数p＝0.05，本实施例认为p＝0.05对原始是个较小的扰动，所以从0.05开始搜索。

第2-7行采用步长为0.05的递增方式对p进行搜索。如果搜索到满足隐私保护力度r的扰动参数p，则在第6行返回；如果没有找到合适的参数就，则在第8行返回False。

第3-4计算当前扰动参数p的隐私保护力度。

第5-6行判断当前扰动参数p是否满足隐私保护力度。

综上所述，本发明可以采用如下2种方案：

方案1：当直接给出扰动参数p时，直接采用采用算法1对数据进行随机扰动；

方案2：当由用户提出的隐私要求(隐私保护力度r)时，先采用算法2计算扰动参数p；再采用算法1对数据进行随机化的扰动。

Claims

1.图数据发布的随机化隐私保护方法，其特征是，包括如下步骤：

步骤1、设定扰动参数p，其中0<p<1；

步骤2、计算图数据中不存的边添加到图数据中的概率q，

q = \frac{| E | \times (1 - p)}{N - | E |};

2.根据权利要求1所述的图数据发布的随机化隐私保护方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1中，扰动参数p直接设定。

3.根据权利要求1所述的图数据发布的随机化隐私保护方法，其特征是，步骤1中，扰动参数p通过以下步骤自适应获得：

步骤1.2、根据下式计算图数据的每个结点的隐私泄露风险，

R i s k (v_{i} | d_{i}, p) = \frac{P (Z = d_{i} | d_{i})}{Σ_{j = 1}^{n} P (Z_{j} = d_{i} | d_{j})}

4.根据权利要求3所述的图数据发布的随机化隐私保护方法，其特征是，步骤1.1中，扰动参数p的初始值等于步长a。

5.根据权利要求3或4所述的图数据发布的随机化隐私保护方法，其特征是，步骤1.1中，扰动参数p的初始值为0.05，临时变量priv的初始值为0，步长a为0.05。

6.根据权利要求1所述的图数据发布的随机化隐私保护方法，其特征是，步骤3中，上三角矩阵中的非零项同图数据中的存在条边一一对应；上三角矩阵中的零项同图数据中不存在的边一一对应。