基于进化算法的社会网络数据k-匿名发布

基于科学发展的需要,越来越多的社会网络数据被共享发布。为保证发布数据中个体的隐私不被泄露,必须将数据进行隐私保护后发布。针对结点度的再识别攻击,提出一种改进的进化算法对社会网络发布的数据进行k-度匿名(CEAGA),将EAGA算法中的适应度函数与循环结束条件进行改进,得到最优的k-度匿名序列,之后按照得到的k-度匿名序列对匿名图进行构造,得到最优的k-度匿名社会网络图。实验结果表明,改进后的进化算法不但降低了对原社会网络图的修改,并且对图结构性质的保持也优于EAGA算法。