陆 越，陈秀真,2，马 进,2

0 引 言

近年来，随着互联网技术和无线通信技术的发展，在线社交日益成为人们分享和传递信息、维护和拓展社会关系的重要方式。大量具有不同功能、针对不同用户群体的各类社交平台飞速发展，如Facebook、Twitter、新浪微博等平台，积累了上亿的注册用户[1-2]。社交网络是真实社会的写照，包含了庞大的用户群体和他们之间复杂的社会关系。大量用户数据如用户姓名、性别、年龄、婚姻情况、电子邮箱等资料在社交网络中发布和传播。出于数据共享和学术研究的目的，需要收集和发布社交网络中的数据。这些信息可能涉及用户的敏感、私密信息，而敏感信息的泄露会给当事人带来诸多麻烦，甚至造成经济损失、人身攻击等。

社交网络中传输的数据可能会被监听和盗用，恶意攻击者可以通过欺诈、钓鱼网站、主动攻击、被动攻击及背景知识攻击获取用户隐私信息。其中，主动攻击是指攻击者在收集社交网络数据时主动对目标进行标识，通过在发布图中重识别这些标识，从而攻击与之相关联的用户。被动攻击指攻击者对发布后的网络中的目标节点进行攻击，主要基于边修改方法[3]和基于聚类方法[4-5]。由于主动攻击和被动攻击都要求攻击者向社会网络中添加节点或信息，通过在发布图中重识别实现攻击，实际操作中难度较大，攻击者更常利用拥有的关于目标个体的背景知识（如节点的度、标识属性、节点间的连接关系、邻域和嵌入子图等）来推断个体隐私信息。……