Resumen

Es crucial generar grafos aleatorios con propiedades estructurales específicas a partir de grafos reales, lo que podría anonimizar grafos o generar conjuntos de datos de grafos específicos. El método de vanguardia llamado forja de grafos espectrales (SGF, por sus siglas en inglés) fue propuesto en INFOCOM 2018. Este método utiliza una aproximación de rango bajo de la matriz al desechar algunos espectros, lo que proporciona protección de privacidad después de distribuir los grafos garantizando la disponibilidad de datos hasta cierto punto. Como se muestra en SGF, es necesario descartar al menos el 20% del espectro para defenderse de los ataques de desanonimización. Sin embargo, la disponibilidad de datos se verá significativamente disminuida después de desechar más espectros. ¿Existe entonces una manera de generar un grafo que garantice el espectro máximo y la anonimidad al mismo tiempo? Para resolver este problema, este documento propone el escalado no lineal de grafos (GNS, por sus siglas en inglés). Demostramos firmemente que GNS puede pres

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Generación de grafos aleatorios; Propiedades estructurales; Forja espectral de grafos; Protección de la intimidad; Disponibilidad de datos; Escalado no lineal de grafos
• Keywords:Generate random graphs; Structural properties; Spectral graph forge; Privacy protection; Data availability; Graph nonlinear scaling