CN108449311A - 一种基于攻击节点相似性的社交关系隐匿方法 - Google Patents

一种基于攻击节点相似性的社交关系隐匿方法 Download PDF

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Abstract

一种基于攻击节点相似性的社交关系隐匿方法，包括以下步骤：1)将网络结构数据划分为训练集和测试集；2)根据资源分配指标，计算训练集中所有节点对的相似度值；3)按照相似度值降序遍历所有目标节点对，如果该目标节点对在训练集中存在连边，则删除该连边；如果该目标节点对在测试集中存在连边，则选择该目标节点对的度值最小的共同邻居节点，删除该节点与目标节点的连边；如果该目标节点对之间不存在连边，则选择该目标节点对中度值最小的非共同邻居的邻居节点，增加该节点与目标节点的连边；如果增加和删除的总数达到限制，则终止执行，输出结果。本发明利用节点相似性进行网络的连边扰动，达到比随机扰动更好的隐匿效果。

Description

一种基于攻击节点相似性的社交关系隐匿方法
技术领域
本发明涉及网络科学与链路预测领域，特别是涉及一种基于攻击节点相似性的社交关系隐匿方法。
背景技术
随着移动互联网的发展，各种社交APP的兴起，人们越来越习惯在虚拟网络中与朋友交互。大数据时代，数据蕴含无穷的价值。同时，用户的个人隐私数据也被暴露在网上，而这些敏感数据不仅对用户很重要，对企业而言也是至关重要，企业有责任也有义务保护好用户的隐私信息。本发明方法以链路预测的视角来看用户的社交隐私。例如，社交网络中某些关键的链路需要隐藏，但是如果第三方能够通过网络结构预测出隐藏的链路，那就意味着隐藏失效，用户的社交隐私也随即泄露。所以问题可以转化为链路预测的算法安全性问题，即如何通过给社交网络加适量噪声链路，使得链路预测算法精度降低，从而降低关键链路的识别率，最大可能地保护用户的隐私安全。
发明内容
为了克服传统的随机增加或者删除连边的盲目性的不足，本发明方法提出了一种基于节点相似性的增加或者删除连边的策略，经过在相同链路预测算法的比较下，达到更低的精度。其中，本发明以资源分配指标(RA)为例，并假设增加和删除的连边总数一定，从而保证扰动前后网络的连边总数不变。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案如下：
一种基于攻击节点相似性的社交关系隐匿方法，所述方法包括以下步骤：
S1：假设无权无向网络G(V,E)，将网络结构数据划分为训练集GT和测试集GV，其中训练集是扰动对象，测试集用来评价算法有效性；
S2：根据设定指标，计算训练集中所有节点对(i,j)的相似度值
S3：为保证扰动前后网络总边数不变，假设增加及删除的连边条数均为m，将步骤S2中计算得到的节点相似度值按降序排列，按照相似度值从大到小逐个遍历相应的节点对(i,j)，如果该节点对(i,j)在训练集中存在连边，即(i,j)∈GT，则执行S3-1；如果该节点对(i,j)在测试集中存在连边，即(i,j)∈GV，则执行S3-2；如果该节点对(i,j)之间不存在连边，即则执行S3-3；如果增加和删除的总数达到限制，则终止执行，输出结果；
S3-1：如果删除的总边数小于m，则直接删除这条边；如果删除的总边数已达到m，则跳过该步骤；
S3-2：如果删除的总边数小于m，则在节点i和j的共同邻居中选择度值最小的节点k，其中dk表示节点k的度值，当di＜dj时，删除连边(i,k)；当di＞dj时，删除连边(j,k)；如果删除的总边数已达到m，则跳过该步骤；
S3-3：如果增加的总边数小于m，则在节点i和j不包含共同邻居的邻居集合即{Γ(i)∪Γ(j)-Γ(i)∩Γ(j)}中，选择度值最小的节点k，当k∈Γ(i)且时，增加连边(j,k)；反之，当k∈Γ(j)时且增加连边(i,k)；如果增加的总边数已达到m，则跳过该步骤；
S4：对训练集网络进行随机增加或者删除连边，并保持网络的总连边数不变；然后与步骤S3所述扰动网络同时进行多种链路预测算法比较，以精确度以及AUC衡量扰动效果。
进一步，所述步骤S2中，所述设定指标为资源分配指标RA，资源分配指标定义如下：
其中表示Γ(i)节点i的邻居集，dk表示节点k的度值。
或者是：所述步骤S2中，所述设定指标为共同邻居指标(CN)或者优先链接指标(PA)。
本发明的有益效果为：利用节点相似性进行网络的连边扰动，在多种链路预测算法的衡量下，达到比随机扰动更好的隐匿效果。
附图说明
图1为本发明实例中基于攻击节点相似性的社交关系隐匿方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
参照图1，一种基于攻击节点相似性的社交关系隐匿方法，包括以下步骤：
S1：假设无权无向网络G(V,E)，将网络结构数据划分为训练集GT和测试集GV，其中训练集是扰动对象，测试集用来评价算法有效性，即以链路预测的精度和AUC来衡量特定扰动和随机扰动的效果；
S2：根据资源分配指标RA，计算训练集中所有节点对(i,j)的相似度值资源分配指标定义如下：
其中表示Γ(i)节点i的邻居集，dk表示节点k的度值；
S3：为保证扰动前后网络总边数不变，假设增加及删除的连边条数均为m。将步骤S2中计算得到的节点相似度值按降序排列，按照相似度值从大到小逐个遍历相应的节点对(i,j)，如果该节点对(i,j)在训练集中存在连边，即(i,j)∈GT，则执行S3-1；如果该节点对(i,j)在测试集中存在连边，即(i,j)∈GV，则执行S3-2；如果该节点对(i,j)之间不存在连边，即则执行S3-3；如果增加和删除的总数达到限制，则终止执行，输出结果；
S3-1：如果删除的总边数小于m，则直接删除这条边；如果删除的总边数已达到m，则跳过该步骤；
S3-2：如果删除的总边数小于m，则在节点i和j的共同邻居中选择度值最小的节点k即k∈Γ(i)∩Γ(j)，其中dk表示节点k的度值。当di＜dj时，删除连边(i,k)；当di＞dj时，删除连边(j,k)；如果删除的总边数已达到m，则跳过该步骤；
S3-3：如果增加的总边数小于m，则在节点i和j不包含共同邻居的邻居集合即{Γ(i)∪Γ(j)-Γ(i)∩Γ(j)}中，选择度值最小的节点k，即其中节点k满足k∈{Γ(i)∪Γ(j)-Γ(i)∩Γ(j)}。当k∈Γ(i)且时，增加连边(j,k)；反之，当k∈Γ(j)时且增加连边(i,k)；如果增加的总边数已达到m，则跳过该步骤；
S4：对训练集网络进行随机增加或者删除连边，并保持网络的总连边数不变。然后与步骤S3所述扰动网络同时进行多种链路预测比较，例如资源分配指标(RA)，共同邻居指标(CN)或者优先链接指标(PA)等，以精确度以及AUC衡量扰动效果。
如上所述为本发明在实施例介绍，本发明是基于攻击节点相似性的社交关系隐匿方法，最终的结果表明基于攻击节点相似性的扰动比随机扰动的效果要好，达到了实际使用的要求。对发明而言仅仅是说明性的，而非限制性的。本专业技术人员理解，在发明权利要求所限定的精神和范围内可对其进行许多改变，修改，甚至等效，但都将落入本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种基于攻击节点相似性的社交关系隐匿方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
S1：假设无权无向网络G(V,E)，将网络结构数据划分为训练集GT和测试集GV，其中训练集是扰动对象，测试集用来评价算法有效性，即以链路预测的精度和AUC来衡量，特定扰动和随机扰动的效果；
S2：根据设定指标，计算训练集中所有节点对(i,j)的相似度值i,j＝1,2,...,|V|；
S3：为保证扰动前后网络总边数不变，假设增加及删除的连边条数均为m。将步骤S2中计算得到的节点相似度值按降序排列，按照相似度值从大到小逐个遍历相应的节点对(i,j)，如果该节点对(i,j)在训练集中存在连边，即(i,j)∈GT，则执行S3-1；如果该节点对(i,j)在测试集中存在连边，即(i,j)∈GV，则执行S3-2；如果该节点对(i,j)之间不存在连边，即则执行S3-3；如果增加和删除的总数达到限制，则终止执行，输出结果；
S3-1：如果删除的总边数小于m，则直接删除这条边；如果删除的总边数已达到m，则跳过该步骤；
S3-2：如果删除的总边数小于m，则在节点i和j的共同邻居中选择度值最小的节点k即k∈Γ(i)∩Γ(j)，其中dk表示节点k的度值；当di＜dj时，删除连边(i,k)；当di＞dj时，删除连边(j,k)；如果删除的总边数已达到m，则跳过该步骤；
S3-3：如果增加的总边数小于m，则在节点i和j不包含共同邻居的邻居集合即{Γ(i)∪Γ(j)-Γ(i)∩Γ(j)}中，选择度值最小的节点k，即其中节点k满足k∈{Γ(i)∪Γ(j)-Γ(i)∩Γ(j)}；当k∈Γ(i)且时，增加连边(j,k)；反之，当k∈Γ(j)时且增加连边(i,k)；如果增加的总边数已达到m，则跳过该步骤；
S4：对训练集网络进行随机增加或者删除连边，并保持网络的总连边数不变；然后与步骤S3所述扰动网络同时进行多种链路预测算法比较，以精确度以及AUC衡量扰动效果。
2.如权利要求1所述的一种基于攻击节点相似性的社交关系隐匿方法，其特征在于：所述步骤S2中，所述设定指标为资源分配指标RA，资源分配指标定义如下：
其中表示Γ(i)节点i的邻居集，dk表示节点k的度值。
3.如权利要求1所述的一种基于攻击节点相似性的社交关系隐匿方法，其特征在于：所述步骤S2中，所述设定指标为共同邻居指标CN或者优先链接指标PA。
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