社交网络中的个人隐私保护问题和技术研究(二)

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三、社交网络的潜在威胁与隐私类型

社交网络包括社会个体成员和网络个体成员之间的联系,是一种复杂的网络结构,其目的是实现虚拟社交行为和社会经验等信息的共享。社交网络是利用图结构来模拟现实社会中的成员关系,其中,节点表示社会个体成员,边表示成员之间的社会关系或交往活动。隐私信息可能会涉及社交网络中的各类元素,如节点、边、图性质等。例如:如果两个人之间的亲密关系不希望别人得知,那么他们之间联系的频率就是个人隐私。

在社交网络中,潜在的隐私信息具有广泛的类型,因此,可能的隐私泄露方式复杂多样。采用传统的关系数据隐私保护技术不能保证社交网络数据安全,原因是已有的关系数据隐私保护方法针对的的是数据库中存在的每条记录的属性值,没有考虑挖掘得出的网络中节点之间的相关性、图结构、节点的位置等相关信息。

如果不能保护好社交网络中的大量数据,被恶意人员加以利用的话,会侵害到用户的个人隐私。社交网络中的隐私有很多种,根据拟保护信息的不同类型,可以将其隐私保护问题划分为空间地理位置信息的隐

私保护、个人身份信息的隐私保护、个体之间关联信息的隐私保护等。根据数据处理流程的不同阶段,可以把社交网络的隐私保护问题分为:(1)数据采集与预处理阶段的隐私保护;(2)数据共享、发布阶段的隐私保护,如个人身份信息的匿名处理等;(3)数据分析与预测阶段的隐私保护等。

四、社交网络的隐私保护技术

为了保护社交网络中的个人隐私信息,用户通过匿名等方式上网,可以隐藏自己的部分行为。但是随着上网时间的增增加,在网络中会存储越来越多的数据,这类数据具有累积性和关联性,借助一定的数据挖掘技术进行数据抽取和集成,就能够取得相关信息,推导出个体的一些相关特征与行为,从而导致个人隐私的泄漏。

从现有的研究来看,隐私保护技术大体分为三类:数据失真、数据加密和数据匿名化技术。从国内外的研究现状来看,已经出现了许多的相关技术,如Persona利用了属性加密和传统公钥加密,采取细粒度的访问控制方法,从数据加密这个角度实现社交网络中的隐私保护。Dwork在2006年提出了新的差分隐私方法。差分隐私保护技术可能是解决隐私保护问题的一个方向,但是还不能运用到实际中去。

近年来基于隐私保护的数据挖掘逐渐成为一个研究热点,主要针对数据发布技术进行相关研究,在数据信息损失最小的同时尽可能地保护用户隐私。但是由于隐私保护和信息损失两者之间的矛盾,还没有出现完美的解决方案。

五、展望与总结

社交网络的蓬勃发展使得用户个人信息安全成为大数据时代社交网络的重要需求之一,账户被盗、隐私被盗取等问题,让我们意识到,隐私保护问题是一个综合性的问题,需要用户、运营商和监管部门共同协作,从各个层面来应对社交网络中出现的隐私保护问题。总的来说,社交网络的个人隐私保护技术还处于起步阶段,本文主要阐述了社交网络中个人隐私保护问题,希望能给后续的研究提供一些参考。

【参考文献】

[1]刘雅辉,张铁赢,靳小龙,程学旗.大数据时代的个人隐私保护[J].计算机研究与发展,2015(01):229~247

[2]周水庚,李丰,陶宇飞,等.面向数据库应用的隐私保护研究综述[J].计算机学报,2009,32(05).

[3]刘向宇,王斌,杨晓春.社会网络数据发布隐私保护技术综述[J].软件学报,2014,25(03).

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