Resumen

Los atributos de los vértices ejercen un gran impacto en el análisis de las redes sociales. Dado que los atributos suelen ser sensibles, es necesario buscar formas efectivas de proteger la privacidad de los grafos con atributos correlacionados. Trabajos anteriores se han centrado principalmente en la estructura topológica del grafo y en los atributos, respectivamente, y los combinan definiendo la relevancia entre ellos. Sin embargo, estos métodos necesitan añadir ruido a cada uno de ellos, respectivamente, lo que produce una gran cantidad de ruido requerido y reduce la utilidad de los datos. En este artículo, presentamos un enfoque para liberar grafos con atributos correlacionados bajo privacidad diferencial basado en fusión temprana. Combinamos la estructura topológica del grafo y los atributos junto con un modelo de probabilidad privado y generamos una red sintética que cumple con la privacidad diferencial. Realizamos experimentos extensos para demostrar que nuestro enfoque podría cumplir con la solicitud de redes atribuidas y lograr una alta utilidad de los

• 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:Atributos de vértice; Protección de la intimidad; Atributos correlacionados; Intimidad diferencial; Fusión temprana; Utilidad de los datos
• Keywords:Vertex attributes; Privacy protection; Correlated attributes; Differential privacy; Early fusion; Data utility