MPC 遇见 SNA：分布式敏感社交网络的隐私保护分析
社会与信息网络
2017-05-22 v1 密码学与安全
摘要
在本文中，我们形式化了分布式敏感社交网络 (DSSNs) 的概念，它涵盖了敌对网络、金融交易网络、供应链网络和性关系网络等网络。与已被充分研究的传统社交网络相比，鉴于构成网络的个体存在隐私担忧，研究 DSSNs 通常更具挑战性。在当前的工作中，我们设想使用安全多方计算工具和技术，在 DSSNs 上执行隐私保护的社交网络分析 (SNA)。作为实现这一目标的一步，我们设计了高效的数据无关算法，用于计算给定 DSSN 的 K-shell 分解和 PageRank 中心性度量。所设计的数据无关算法可以转化为等效的安全计算协议。我们还列出了一系列需要解决的挑战，以便将安全计算协议作为研究 DSSNs 的实用解决方案。
引用
@article{arxiv.1705.06929,
title = {MPC meets SNA: A Privacy Preserving Analysis of Distributed Sensitive Social Networks},
author = {Varsha Bhat Kukkala and S. R. S Iyengar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.06929},
year = {2017}
}
备注
30 pages, 6 figues