一种基于滤波的社交网络隐私保护强度评估方法

摘要

随着社交网络平台的广泛普及,用户在分享个人信息时引起的隐私泄露问题成为人们关注的焦点.针对加噪型的社交网络隐私保护方法缺乏统一性评价的问题,在不考虑背景知识的前提下,从隐私挖掘的角度,选择信号处理中能够自动抑制噪声的维纳滤波对邻近图进行去噪,并且提出社交网络隐私保护强度评价模型,设计隐私保护强度评价算法.为了验证算法的可行性,采用无向图统计特征进行度量.实验表明,评估方法能够滤除邻近图中的部分噪声,达到了隐私保护强度评价的目的,也为社交网络隐私保护的理论研究提供了指导.