基于邻居度序列相似度的k-度匿名隐私保护方案

针对传统的[k]-度匿名方案添加随机噪声次数过多,构图成功率低,且无法抵御更复杂的图查询背景知识攻击的问题,提出了改进的[k]-度匿名隐私保护方案。该方案提出一种优先级构图算法,通过设置参数来调整邻居节点与度需求高的节点之间的权重,引入欧式距离并对[k]-度匿名后的同度节点构造出相似度较高的邻居度序列。实验结果表明,该方案的度信息损失较少,能够调节边信息损失与构图成功率之间的冲突,抵御以节点的度结合邻居度序列作为背景知识的攻击。