陳雨晴

摘 要 現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)的時代，我們無時無刻不在享受著信息化帶給我們的便利，但在這個過程中，我們卻面臨著數(shù)據(jù)隱私泄露帶給我們的威脅，因此數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)尤為重要。文章對社會網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)隱私保護相關(guān)內(nèi)容進行簡要概述。

關(guān)鍵詞 社會網(wǎng)絡；隱私保護；節(jié)點隱私；邊隱私

中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2018）220-0140-02

隨著社會的發(fā)展，智能手機等電子軟件逐漸成為了民眾的必需品。在我們?nèi)粘５慕涣髦?，例如：學習研究、工作探討等，都會在QQ、微信、釘釘?shù)壬缃卉浖线M行溝通。社交軟件的應用和普及為我們的交流帶來了許多便利，也成為了人們越來越離不開的社交方式。但由于在社會網(wǎng)絡中，用戶的數(shù)量相當龐大，大量的個人信息在網(wǎng)絡上隨處可見。因此，一旦用戶的信息出現(xiàn)泄露現(xiàn)象，會出現(xiàn)比較嚴重的結(jié)果，威脅用戶的安全，也正因為如此，信息的安全保障是否得到落實就顯得十分重要。目前，在業(yè)界大部分和信息相關(guān)的研究中，研究人員的研究重心仍放在數(shù)據(jù)獲取領(lǐng)域，而對數(shù)據(jù)隱私保護的重視程度仍然有待提升。文章通過文獻調(diào)研的方法，對社會網(wǎng)絡相關(guān)概念、社會網(wǎng)絡中的隱私信息及常見的隱私保護技術(shù)進行簡要的概述。

1 社會網(wǎng)絡相關(guān)概念

社會網(wǎng)絡是由許多個節(jié)點構(gòu)成的一種社會結(jié)構(gòu)，即社交網(wǎng)絡，又稱社會關(guān)系網(wǎng)絡。社會網(wǎng)絡是關(guān)系多樣化的社會角色的集合，其角色包括了個人、團體、組織、公司、國家等，他們彼此間互相關(guān)聯(lián)，角色之間的關(guān)系可以是親朋好友，或者是合作者等。為了方便研究及表現(xiàn)形式更為直觀，社會網(wǎng)絡在信息學領(lǐng)域中大多用圖的形式進行存儲和表示。在圖的結(jié)構(gòu)中，社會角色為圖的節(jié)點，社會角色的關(guān)系被視為圖的邊[ 1 ]。通過圖的形式進行表達，便可以借助較為成熟的圖的相關(guān)理論和算法，進行更為便捷的研究。

社會網(wǎng)絡的概念最早形成于社會學的相關(guān)研究中。1967年，一位著名的社會網(wǎng)絡研究者米爾格拉姆（Milgram）通過連鎖信實驗得出了著名的六度分隔理論，即只需平均不超過六個中間步驟，就能將世界上任意兩個個體連接起來[2]。

進入21世紀以來，社會網(wǎng)絡作為一種商業(yè)模式，它已成為各個領(lǐng)域的研究熱點，影響了社會學、經(jīng)濟學、心理學、人類學、傳媒、通信等的各行各業(yè)。以微信為例，其月活躍用戶早已突破10億，這些用戶便組成了一個社會網(wǎng)絡。在其中，每個用戶就是社會網(wǎng)絡中的一個節(jié)點，而他們的朋友關(guān)系、上下屬關(guān)系等則是社會網(wǎng)絡的邊。微信巨大的用戶數(shù)為社會、科學的研究提供了大量真實可靠的數(shù)據(jù)，同時也方便了網(wǎng)民對知識以及資料的獲取。

社會網(wǎng)絡上大部分的資料都與個人的生活隱私息息相關(guān)，如果發(fā)生泄露，將會給個人和企業(yè)集體帶來不可估量的損失。正因為如此，社會網(wǎng)絡的隱私信息保護已經(jīng)得到了社會各行各業(yè)的高度重視。下文便對社會網(wǎng)絡中的隱私信息和常見的隱私保護技術(shù)進行介紹。

2 社會網(wǎng)絡中的隱私信息

社會網(wǎng)絡中的隱私信息涉及節(jié)點、邊、圖性質(zhì)等各個元素。文章將社會隱私信息概括為節(jié)點隱私、邊隱私以及圖性質(zhì)隱私[3]。

2.1 節(jié)點隱私

在社會網(wǎng)絡中，每個真實的個體就是節(jié)點，而與節(jié)點相關(guān)的信息都可能是節(jié)點隱私。文章將節(jié)點隱私具體分類為：節(jié)點存在性、節(jié)點再識別、節(jié)點屬性值以及節(jié)點圖結(jié)構(gòu)。

1）節(jié)點存在性。節(jié)點存在性即某用戶是否以某種形式出現(xiàn)在某個社會網(wǎng)絡中。在某些情況下，有人會把自己是否出現(xiàn)過在某社會網(wǎng)絡中視為隱私。若攻擊者通過背景知識推斷出某用戶出現(xiàn)在了某個社會網(wǎng)絡中，即為節(jié)點存在性隱私泄露。

2）節(jié)點再識別。為了安全著想，在社會網(wǎng)絡上發(fā)布數(shù)據(jù)時大部分人會將和節(jié)點有關(guān)的數(shù)據(jù)刪除，而攻擊者根據(jù)攻擊目標的相關(guān)知識背景，通過一系列推斷，進而得出該攻擊目標在社會網(wǎng)絡上的具體位置。這個過程便為節(jié)點再識別隱私泄露。

3）節(jié)點屬性值。節(jié)點屬性值即社會中每個人的真實信息，其中的某些敏感信息，例如：收入、住房等，皆可視為隱私。攻擊者通過節(jié)點間的相互關(guān)系得到大量背景知識從而推斷出攻擊目標的敏感信息，即為節(jié)點屬性值隱私泄露。

4）節(jié)點圖結(jié)構(gòu)。社會網(wǎng)絡中節(jié)點的圖結(jié)構(gòu)，例如：節(jié)點的度、兩節(jié)點間的最短距離等，在某些情況下也可視為敏感信息。例如：在商品供貨網(wǎng)絡中，某節(jié)點的入度和出度代表供貨的一些具體信息，當這些信息被競爭對手獲取時，即為節(jié)點圖結(jié)構(gòu)隱私泄露。

2.2 邊隱私

在社會網(wǎng)絡中，節(jié)點間具有某種聯(lián)系，即社會網(wǎng)絡圖的邊。在某種情況下，與邊相關(guān)的信息也可視為隱私，稱為邊隱私。文章采用的邊隱私具體分類為：邊存在性、邊再識別、邊權(quán)重以及邊屬性值[4]。

1）邊存在性。在社會網(wǎng)絡中，兩個指定節(jié)點中是否存在某種聯(lián)系即為邊存在性。攻擊者通過背景知識推斷出兩節(jié)點具有敏感邊，則視為邊存在隱私泄露。

2）邊再識別。社會網(wǎng)絡中的兩個節(jié)點間由邊來連接，邊代表著兩節(jié)點間存在某種關(guān)系，識別該邊兩端節(jié)點的過程即為邊再識別。當攻擊者通過某種技術(shù)較為精確算出兩節(jié)點間的路徑長度，即為邊再識別隱私泄露。

3）邊權(quán)重。在許多應用背景下，社會網(wǎng)絡的邊都有權(quán)重。例如：邊權(quán)重可表示個體間收發(fā)信息的數(shù)量、兩公司間的貿(mào)易額度等。類似于公司間貿(mào)易額度等敏感信息，均可視為邊權(quán)重隱私。

4）邊屬性值。邊屬性值即為社會中每個人間關(guān)系類型等真實信息，其中某些信息是兩端節(jié)點的敏感信息。若攻擊者基于背景知識推測出邊的敏感屬性值，即為邊屬性值隱私泄露。

2.3 圖性質(zhì)隱私

圖性質(zhì)包括中間性、中心性、路徑長度、可達性等，其中某些節(jié)點的圖性質(zhì)涉及到敏感信息，即可視為圖性質(zhì)隱私。目前對圖性質(zhì)隱私保護的相關(guān)研究十分稀少[5]。

2.4 本章小結(jié)

對社會網(wǎng)絡中的各類隱私進行相關(guān)的總結(jié)分類十分重要。其中，每個個體在社會網(wǎng)絡中的信息都有可能是敏感信息，因此對各類隱私進行總結(jié)分類，有助于對不同類型的隱私進行相關(guān)技術(shù)的研究，對社會網(wǎng)絡中的隱私信息予以保護。

3 常見的隱私保護技術(shù)

在社會網(wǎng)絡中，各類隱私的相關(guān)保護技術(shù)對于社會網(wǎng)絡中的敏感信息保護十分重要，本文將介紹四種常見的隱私保護技術(shù)，它們分別為：節(jié)點-K匿名、子圖K-匿名、數(shù)據(jù)擾亂以及推演控制[6]。

3.1 節(jié)點-K匿名

由于超點中的節(jié)點無法區(qū)別，故而節(jié)點-K匿名技術(shù)通過將社會網(wǎng)絡中的節(jié)點聚類為超點。當數(shù)據(jù)攻擊者對節(jié)點信息進行攻擊時，每一個節(jié)點的信息都會至少與所在超點中的k個節(jié)點完全匹配。通過這樣的方式，數(shù)據(jù)攻擊者便無法從這k個或大于k個節(jié)點中識別出所要攻擊的具體節(jié)點，進而實現(xiàn)隱私保護。

3.2 子圖-K匿名

子圖-K匿名的具體方法為：在不影響數(shù)據(jù)內(nèi)容和數(shù)據(jù)之間相關(guān)性的前提下，通過加偽點與偽邊、刪除非重要邊以及相似內(nèi)容概括等操作，實現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私的保護。該技術(shù)與上文提到的節(jié)點-K匿名技術(shù)相比，具有更高的復雜性，進而對數(shù)據(jù)隱私保護的效果更為突出。

3.3 數(shù)據(jù)擾亂

數(shù)據(jù)擾亂技術(shù)主要分為兩大類，分別為數(shù)值擾亂以及圖結(jié)構(gòu)擾亂。其中，數(shù)值擾亂主要應用于邊權(quán)重隱私保護，圖結(jié)構(gòu)擾亂在數(shù)據(jù)隱私保護中有著廣泛的應用。

3.4 推演控制

推演控制技術(shù)的主要工作原理為：通過有目的針對性對社會網(wǎng)絡進行修改，模擬攻擊者對隱私信息進行攻擊的方式，進而進行推演。該技術(shù)的優(yōu)點在于能保持圖數(shù)據(jù)可用性及預防預測特定數(shù)據(jù)模型時所導致的數(shù)據(jù)泄露。故而，推演控制是當下應用較為廣泛的社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)。

4 結(jié)論

文章就社會網(wǎng)絡中的隱私信息保護技術(shù)進行了簡要介紹，概述了社會網(wǎng)絡的相關(guān)概念、社會網(wǎng)絡中的隱私信息以及社會網(wǎng)絡中常見的隱私保護技術(shù)。通過介紹我們可以看出，社會網(wǎng)絡中的隱私保護及其相關(guān)技術(shù)在我國未來社會的發(fā)展中擁有舉足輕重的地位，故而對社會網(wǎng)絡中的隱私保護及其相關(guān)技術(shù)的研究應予以重視并著重發(fā)展。

參考文獻

[1]胡琪.基于數(shù)據(jù)發(fā)布用途的社會網(wǎng)絡隱私保護研究[D].貴陽：貴州大學，2016.

[2]汪燕.社會網(wǎng)絡的隱私保護研究[D].南京：南京郵電大學，2013.

[3]羅亦軍，劉強，王宇.社會網(wǎng)絡的隱私保護研究綜述[J].計算機應用研究，2010，27（10）：3601-3604.

[4]劉向宇，王斌，楊曉春.社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護技術(shù)綜述[J].軟件學報，2014，25（3）：576-590.

[5]吳瓊.社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護技術(shù)綜述[J].數(shù)字通信世界，2017（3）.

[6]張靜，苗水清，李顯峰.社會網(wǎng)絡隱私信息研究[J].無線互聯(lián)科技，2017（22）：28-29.