刘 阳，高世国

（南京财经大学信息工程学院，南京 210046）

0 概述

随着互联网和通信技术的快速发展，在线社交网络（Online Social Network，OSN）已成为人们信息交流的重要媒介［1］，但由于在线社交网络用户的不断增长［2］，隐私泄露问题也愈发严重。2018 年，美国社交网络科技公司Facebook 就因用户隐私泄露问题被处以50 亿美金的罚款［3］，社交网络的安全隐私问题日益突出，引起了社会公共的广泛关注。目前，在线社交网络隐私策略主要存在隐私设置与用户隐私需求不匹配且缺乏灵活性与一致性的问题。对于在线社交网络的隐私设置与用户隐私需求不匹配问题而言［4］，这主要是由于社交网络运行环境的不确定性所造成，在线社交网络的终端用户可以是移动终端、Web 终端甚至物联网设备终端，各个终端依靠自身通信协议进行数据转发，导致社交网络运行环境复杂多变，使得隐私保护难以定量分析和验证。对于社交网络隐私设置缺乏灵活性问题而言，这主要是由于当前社交网络模型多数采用静态隐私策略，而用户更希望使用更加灵活的动态隐私策略，能以某个事件作为前提条件触发用户隐私设置的自动更新。对于社交网络隐私设置缺乏一致性问题而言，这主要是由于社交网络采用分布式架构云存储机架集群。用户处于不同地理位置，任何用户都有可能在任何时刻进行隐私策略更改，只有保证多源数据融合时数据无延时和一致性，才能避免用户隐私信息泄露情况发生。……