大规模异构社交网络的隐私保护方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61872108
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    64.0万
  • 负责人：
    张晓峰
  • 依托单位：
    哈尔滨工业大学
  • 学科分类：
    F0205.网络与系统安全
  • 结题年份：
    2022
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

How to protect data privacy as well as to perform accurate data analysis on large scale, heterogeneous social network has become one of the most important cutting edge research issues in the domain of data mining and privacy protection. The key difficulties of this research issue lie in: how to automatically discover the complex embedded correlation among graph data of multi-relations and multi-attributes. Then, how to design correlation-aware differential privacy protection approach,and eventually to guarantee the high utility of published.graph data while satisfying privacy protection concerns. According to this scientific problem, we proposed the following research contents: (1) propose the semi-supervised clustering method based multi-view intact space learning algorithm, which is used to solve the problem that how to adaptively identify correlated multi-relations; (2) propose the Markov logic net based inferring learning algorithm, which is used to automatically infer the correlated multi-attributes; (3) propose the （θ，r）-bound algorithm and path based SKG graph model, which is respectively used to solve node privacy protection and edge privacy protection of heterogeneous social network; (4) propose the interactive.differential privacy protection method, which is eventually used to solve the issue when given non-zero knowledge and correlated data set, how to protect the privacy of large-scale heterogeneous social network, i.e., the private data publishing.
如何在隐私保护的前提下,对大规模的、数据耦合关系复杂的异构社交网络数据进行高效用的统计分析已经成为数据挖掘和隐私保护领域中的重要前沿交叉课题。这个课题的关键研究难点是：如何在异构社交网络图特征空间中自动识别出多关系、多属性耦合相关关系，并设计出一个耦合感知的差分隐私保护方法，从而在满足隐私保护的前提下确保大规模异构社交网络隐私数据发布的高可用性。本课题围绕这个科学问题，提出了以下研究内容：（1）基于多视图完整空间半监督聚类学习的多关系耦合识别算法，用于解决多关系耦合的自适应识别问题；（2）基于马尔科夫逻辑网的推理学习算法，用于解决多属性耦合的推理识别问题；(3)基于图限定度（θ，r）-bound的保护算法，和基于路径相关的随机Kronecker图模型算法，分别用于解决异构社交网络节点及边的隐私保护问题；（4）基于交互式的差分隐私保护方法，用于解决大规模、累积相关查询结果敏感的隐私保护问题。

结项摘要

如何在隐私保护的前提下,对大规模的、数据耦合关系复杂的异构社交网络数据进行高效用的统计分析已经成为数据挖掘和隐私保护领域中的重要前沿交叉课题。这个课题的关键研究难点是：如何在异构社交网络图特征空间中自动识别出多关系、多属性耦合相关关系，并设计出一个耦合感知的差分隐私保护方法，从而在满足隐私保护的前提下确保大规模异构社交网络隐私数据发布的高可用性。. 本课题围绕这个科学问题，提出了以下研究内容： 基于半监督聚类树的多关系耦合识别算法，用于解决多关系耦合的自适应识别问题； 面向异构稀疏社交网络的表示学习方法，并在此基础上解决隐私保护问题；基于组间组内用户耦合的差分隐私保护方法用以解决异构社交网络节点及边的隐私保护问题。围绕上述研究内容，课题组分别提出基于本地差分隐私保护技术的一系列方法，在公开数据集如Facebook数据集和Enron上，取得较好效果。随后课题组还将现有研究成果延展至隐私数据发布问题上。课题组系列成果证明前期研究思路可行性，所取得成果具有较好的学术价值和应用前景。课题组相关学术结果已发表为期刊会议论文18篇，SCI 收录8篇，EI 收录10篇，其中包括中国计算机协会推荐A类期刊会议3篇、B类期刊4 篇、C类期刊会议2篇。课题组培养硕士、博士生共约十余人，获批一项专利，在申专利两项。通过本课题研究，课题组在大规模异构社交网络隐私保护保护问题上，已经取得了一定的国际学术认可。

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（10）
专利数量（1）
When Convolutional Network Meets Temporal Heterogeneous Graphs: An Effective Community Detection Method
当卷积网络遇上时序异构图：一种有效的社区检测方法
  • DOI：
    10.1109/tkde.2021.3096122
  • 发表时间：
    2021-07
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
  • 影响因子：
    8.9
  • 作者：
    Yaping Zheng;Xiaofeng Zhang;Shiyi Chen;Xinni Zhang;Xiaofei Yang;Di Wang
  • 通讯作者：
    Di Wang
A probabilistic approach towards an unbiased semi-supervised cluster tree
一种无偏半监督聚类树的概率方法
  • DOI：
    10.1016/j.knosys.2019.105306
  • 发表时间：
    2020-03
  • 期刊：
    Knowledge-Based Systems
  • 影响因子：
    8.8
  • 作者：
    Zhaocai Sun;Xiaofeng Zhang
  • 通讯作者：
    Xiaofeng Zhang
A novel hybrid deep recommendation system to differentiate user's preference and item's attractiveness
一种新颖的混合深度推荐系统来区分用户的偏好和项目的吸引力
  • DOI：
    10.1016/j.ins.2020.01.044
  • 发表时间：
    2020-05-01
  • 期刊：
    INFORMATION SCIENCES
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    Zhang, Xiaofeng;Liu, Huijie;Wang, Di
  • 通讯作者：
    Wang, Di
Synergistic 2D/3D Convolutional Neural Network for Hyperspectral Image Classification
用于高光谱图像分类的协同 2D/3D 卷积神经网络
  • DOI：
    10.3390/rs12122033
  • 发表时间：
    2020-06-01
  • 期刊：
    REMOTE SENSING
  • 影响因子：
    5
  • 作者：
    Yang, Xiaofei;Zhang, Xiaofeng;Huang, Xiaohui
  • 通讯作者：
    Huang, Xiaohui
Robust Vehicle Detection on Multi- Resolution Aerial Images
多分辨率航空图像上的鲁棒车辆检测
  • DOI：
    10.1088/1757-899x/719/1/012064
  • 发表时间：
    2020-01
  • 期刊：
    IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Ziao Wang;Xiaofeng Zhang;Xiaofei Yang;Wu Xia
  • 通讯作者：
    Wu Xia

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其他文献

FMI测井资料在非均质储层评价中的应用
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    2017
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  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    包旭馨
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
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  • 期刊：
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    --
  • 作者：
    刘勇;徐浩翔;惠云;张晓峰;肖学敏;李诚让;王宝玺
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    王宝玺
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  • 发表时间：
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  • 作者：
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Lix63 的合成新工艺及其萃锗性能
  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    曹佐英;张魁芳;张晓峰;肖连生;曾理;张贵清
  • 通讯作者：
    张贵清

其他文献

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张晓峰的其他基金

基于非显式隐私保护的大规模高维数据聚类方法研究
  • 批准号：
    61370213
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    75.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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