面向社會網(wǎng)絡的用戶隱私分析與保護.pdf

1、隨著網(wǎng)絡和信息技術的不斷發(fā)展和快速普及，傳統(tǒng)的社會網(wǎng)絡關系已經(jīng)延伸到虛擬網(wǎng)絡環(huán)境中，形成了基于網(wǎng)絡的互動服務，即社會網(wǎng)絡服務(SocialNetworkingService，SNS)，為用戶提供了一個相互交流、分享信息的個性化服務平臺。近年來注冊社交網(wǎng)站的用戶數(shù)目不斷增加，社會網(wǎng)絡中存放了大量的用戶隱私數(shù)據(jù)如身份信息、共享數(shù)據(jù)以及用戶間關系等。這些隱私數(shù)據(jù)一旦保護不當，就會給當事人的學習、工作和生活帶來嚴重的后果，而且其影響范圍之大、危

2、害程度之深遠遠超過現(xiàn)實的社會網(wǎng)絡。因此，如何保護社會網(wǎng)絡中的隱私已經(jīng)成為了一個迫在眉睫的問題。
　　 訪問控制是社會網(wǎng)絡中常用的一種隱私保護方法?；谟脩魠⑴c程度的不同，社會網(wǎng)絡中現(xiàn)有的訪問控制機制可劃分為默認的隱私設置、可定制的隱私設置、自適應的隱私設置。默認的隱私設置是由社交網(wǎng)站預先提供給用戶的隱私設置;可定制的隱私設置是基于社交網(wǎng)站設計的隱私保護機制，用戶根據(jù)自身需求完成隱私配置;自適應的隱私設置是通過分析抽取的用戶輸入、

3、特征信息以及上下文環(huán)境等信息，自動推理出用戶的隱私設置。前兩種隱私設置都需要對訪問者和隱私數(shù)據(jù)等進行合理的劃分從而進行授權，但是社會網(wǎng)絡具有動態(tài)性和不確定性，對于未進行劃分的訪問者和隱私數(shù)據(jù)，很難獲得精確的隱私設置。自適應隱私設置未定量分析用戶的隱私偏好和用戶提供的輸入或者上下文之間的關系，因此在推理用戶隱私偏好的初始階段，更多依賴于與用戶的直接交互。
　　 針對上述問題，本文提出了基于概率的用戶隱私偏好分析模型和基于隱私偏好的

4、客體權限分析模型。主要貢獻如下:
　　 針對大量尚未劃分群組的訪問者進行快速合理授權問題，提出采用概率的方法量化分析用戶現(xiàn)有的訪問者-群組分配與來訪者的特征、數(shù)據(jù)類別等屬性之間的相關性。對于一個未知的來訪者，依據(jù)其各項屬性特征分析與現(xiàn)有的隱私偏好的匹配程度，進行合理分類、優(yōu)化選擇，給出恰當?shù)娜航M劃分。針對客體資源具有數(shù)目眾多、設置標簽不精確等問題，提出采用基于概率的隱私偏好分析和交互式學習相結合的方法，獲得動態(tài)客體信息的權限分配