9、移动社交网络数据隐私威胁与VANET安全广播通信解析

移动社交网络数据隐私威胁与VANET安全广播通信解析

1. 移动社交网络数据重识别攻击性能分析

在移动社交网络中，数据隐私保护至关重要。为了分析在匿名化社交网络图中目标重识别的成功率，进行了相关实验分析。

1.1 实验设置

• 实验环境 ：使用MATLAB在配备3GB RAM、运行Windows 7 Enterprise的奔腾双核2.50 GHz机器上进行实验。
• 数据集 ：采用了两个不同的数据集，具体如下：
  | 数据集名称 | 描述 |
  | ---- | ---- |
  | PolBooks | 在线商店销售书籍的网络，书籍之间的边表示相同买家的购买频率 |
  | Small - World | 一种图，其中大多数顶点可以通过少量跳数从其他每个顶点到达 |

1.2 结果分析

以准确率作为性能指标，即三种方法的重识别率。该百分比表示数据集中易受使用三种图结构信息进行重识别攻击的顶点数量。

从结果图中可以看出：
- 所提出的方法的重识别率远高于基线方法。
- 图中结果仅包括基于对匿名数据集执行的特定结构查询的唯一匹配顶点，显示的是明确重识别的顶点率。
- 不同方法的重识别率情况如下：
- 某方法有20 - 30%的成功率能在匿名图数据集中明确重识别目标。
- 另一种方法的重识别率高于前者，能明确重识别超过60%的社交网络用户。
- 所提出的方法表现最佳，能明确重识别超过89%的社交网络用户。