基于差分隐私的网络社交中的隐私保护

杨文娟

摘 要：网络社交中数据传输便捷性、共享性，增加了隐私信息保护的困难性，差分隐私技术因能够低于攻击者全部背景知识，而备受关注。为此，文章针对非交互式的场景下，基于隐私保护及数据可用性的双重需求，针对数据的属性分类，分别引入Laplace机制及指数机制，通过噪声添加实现差分隐私保护；并基于数据可用性，利用改进的LWSPA查询结构序列的分割，降低向量温度，控制发布数据集的误差，以优化数据可用性，以此建构的差分隐私保护机制，能够实现隐私保护与数据可用的均衡发展。

关键词：差分隐私；Laplace机制；隐私保护；数据效用

0 引言

目前，大数据时代驱动下微博、微信等各类网络社交平台层出不穷，这些平台集成和存储了海量的数据信息，为人们信息交互、共享提供了多元化的网络空间。但网络虚拟性、高效传播性，让诸多发布出来的个人信息暴露出来，使得隐私泄密问题日渐严峻。因此如何在保有网络社交便捷性同时，保护隐私是关注的焦点。就目前隐私保护技术的发展而言，可大致归为基于聚类、基于网络结构修改等2类。其中，前者是以既定的规则将节点分为不同的组，而后，将所有组的节点组成的子图，以匿名方式构造一个超级节点用以隐藏其内部的用户隐私信息。后者则是通过边的删除、添加、交换等方式，来干扰社会网络结构，促使其与原始社会网络结构产生既定差异，由此实现对用户隐私数据的保护目的。但聚类方法因为将子图内个体属性及关联信息均予以隐藏，故而隐私保护后，数据缺损严重，严重影响了其可用性。网络结构修改方法则可有效弥补这一缺点，尤其差分隐私保护机制作为主流的一种隐私保护方法，其将噪声添加至原始数据或统计结果之中，以混淆攻击者对于数据集中个人隐私记录的判断。在不影响数据输出结果的前提下，该方法能有效抵御了潜在攻击者的任何背景知识，实现数据应用与隐私保护的双重功能，在网络社交隐私保护中具有较明显的应用优势。但在实践中，非交互式场景下数据集中属性过多，利用差分隐私添加过量的噪声，会影响数据集的可用性。因此在该种应用场景下，如何基于差分隐私保护机制的优化设计，实现数据隐私保护及可用性的均衡发展视为研究的重点。

1 网络社交差分隐私保护的基本定位

1.1 差分隐私保护的需求分析

网络社交平台的出现为信息交互、共享及利用提供了广阔的空间，而基于数据应用性需求，需将个体大量的数据信息公布于众，这其中会暴露个人隐私，为此，在网络社交数据发布之前，需进行隐私保护处理，以在确保个人隐私保密的同时，实现数据高可用性，据此，网络社交隐私保护需满足如下要求：

要求1：隐私保护，也即能够保障网络社交数据中个人隐私不被泄露。差分隐私保护旨在通过添加噪声干扰，来构建网络社交的隐私保护机制，以隐藏个人私密的信息，且该隐藏记录是否出现在原有数据集汇总，不会对发布的数据结果产生显著影响。

要求2：数据可用性，也即在经过隐私保护处理后，所发布的数据仍然保留高度的准确性及实用性。为确保数据可用性，通常網络社交的隐私保护需隐藏数据记录中敏感属性，但攻击者利用公布的海量信息通过其中非敏感属性的组合关系，亦能够获取数据信息中的敏感属性，进而实现隐私保护数据的破解差分隐私机制应用的关键是通过添加噪声来转换原始数据，并控制转换数据与原始数据的差异，以实现隐私保护的同时，确保网络社交数据的高度准确性及可用性。

1.2 差分隐私保护的定义

据此，通过实验分析可得与以往的差分隐私技术相比，本文改进的差分隐私技术在对网络社交数据进行隐私保护过程中，会更好的控制输出数据集与原始数据集的误差，数据准确性更优；且保持了输出数据集90%以上最短路径不变，达到了数据高度可用性的要求，具有一定的应用可行性。

4 结语

网络社交深化应用与发展下，各类用户信息云集，推进了海量信息的集成与共享，但公布的数据中涵盖诸多隐私信息，亟待进行保护处理。基于网络社交数据交互共享性特质，隐私保护的内涵及外延得以拓展，不再局限于单一隐私性的保护研究，也开始关注数据效用性，而目前差分隐私技术多集中在基于攻击者背景知识抵御的隐私保护上，忽略了数据可用性。为此上述研究针对隐私保护及数据效用的均衡发展需求，提出了一种基于差分隐私保护机制，其通过添加噪声进行查询敏感设计，并透过发布数据集与原始数据集的误差控制，来提升发布数据的准确性及可用性，实现了一举多得的设计。

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（編辑 姚 鑫）

Privacy protection in social networking based on differential privacy

Yang Wenjuan

（Shanghai Zhongqiao Vocational And Technical University， Shanghai 201514， China）

Abstract：Data transmission convenience and sharing increase the difficulty of privacy information protection. The differential privacy technology attracts much attention because it is lower than the full background knowledge of the attacker. Therefore， based on the dual demand of privacy protection and data availability， we introduce Laplace mechanism and index mechanism， realize differential privacy protection through noise addition， and use the segmentation of improved LWSPA， query structure sequence， reduce the vector temperature， control the error of the release data set， and optimize the data availability to realize the balanced development of privacy protection and data availability.

Key words：differential privacy；laplace mechanism；privacy protection；data utility