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基于DeepLink的社交网络去匿名方法

De-anonymiation method for networks based on DeepLink

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【作者】 王培贾焰李爱平蒋千越

【Author】 WANG Pei;JIA Yan;LI Aiping;JIANG Qianyue;College of Computer, National University of Defense Technology;

【通讯作者】 李爱平;

【机构】 国防科技大学计算机学院

【摘要】 现有的社交网络去匿名方法主要是基于网络结构,对网络结构进行学习与表示是去匿名的关键。用户身份链接(user identity linkage)的目的是检测来自不同社交网络平台的同一个用户。基于深度学习的跨社交网络用户对齐技术,很好地学习了不同社交网络的结构特征,实现了跨社交网络的用户对齐。将该技术用于同一社交网络匿名用户识别,实验结果优于传统去匿名方法。

【Abstract】 Existing de-anonymization technologies are mainly based on the network structure. To learn and express network structure is the key step of de-anonymization. The purpose of the user identity linkage is to detect the same user from different social networking platforms. DeepLink is a cross-social network user alignment technology. It learns the structural of the social networks and align anchor nodes through deep neural networks. DeepLink was used to identify de-anonymization social networks, and the results outperforms the traditional methods.

【关键词】 匿名去匿名隐私社交网络图数据
【Key words】 anonymizationde-anonymizationprivacysocial networkgraph data
【基金】 国家重点研究发展计划基金(2017YFB0802204,2016YFB0800303,2017YFB0803301,2016QY03D0603,2016QY03D0601,2016QY01W0101);国家自然科学基金(61732004,61732022,61502517,61472433,61672020,U1803263);东莞创新研究团队计划(2018607201008)~~
  • 【文献出处】 网络与信息安全学报 ,Chinese Journal of Network and Information Security , 编辑部邮箱 ,2020年04期
  • 【分类号】O157.5;TP309
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】181
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