图数据发布的随机化隐私保护方法

摘要

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。

主权项

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，$q=\frac{\left|E\right|\times (1-p)}{N-\left|E\right|};$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。