公开(公告)号：CN118427787A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410582004.9

申请日：2024-05-11

Applicant: 暨南大学

Inventor： 李哲涛 ,  许雯 ,  龙赛琴 ,  裴廷睿

IPC: G06F21/10 ,  G06F21/62

Abstract: 针对实际系统中的敏感图数据通常是动态演化的且具有权重的特点，本发明提出一种持续监控下的差分隐私加权图发布方法。首先根据节点数据的变化对节点进行采样，其次利用噪声最大机制对边上的权重值进行优化，再基于预测的加权拓扑信息进行社区检测，最后生成当前时间步具有差分隐私的合成加权图快照。本发明探索了一系列连续的加权图快照的发布，可以在对动态加权图进行分析的同时保护相关用户免受侵犯隐私的风险。

公开(公告)号：CN117633839A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311671825.1

申请日：2023-12-07

Applicant: 暨南大学

Inventor： 李哲涛 ,  许雯 ,  龙赛琴 ,  裴廷睿

IPC: G06F21/60 ,  G06F21/62 ,  G06F18/20

Abstract: 针对本地差分隐私很容易受到数据中毒攻击的特点，本发明基于已提出的三角形序列估计的三种非交互式差分隐私保护协议，提出一种对本地差分隐私三角形计数的数据中毒攻击方法。首先根据攻击者的能力和背景知识，给出攻击者的目标，然后通过操纵一组恶意节点，最大化每个隐私保护协议中目标恶意节点的三角形数量。本发明探索了图数据的基于本地差分隐私的数据中毒攻击，可以在未来指导技术人员更好地开发新的针对图数据安全的防御，在保护数据隐私的同时能够保障数据安全。