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Enhanced models for privacy and utility in continuous-time diffusion networks
International Journal of Information Security ( IF 3.2 ) Pub Date : 2021-01-02 , DOI: 10.1007/s10207-020-00530-7
Federica Granese , Daniele Gorla , Catuscia Palamidessi

Controlling the propagation of information in social networks is a problem of growing importance. On one hand, users wish to freely communicate and interact with their peers. On the other hand, the information they spread can bring to harmful consequences if it falls in the wrong hands. There is therefore a trade-off between utility, i.e. reaching as many intended nodes as possible, and privacy, i.e. avoiding the unintended ones. The problem has attracted the interest of the research community: some models have already been proposed to study how information propagates and to devise policies satisfying the intended privacy and utility requirements. In this paper, we adapt the basic framework of Backes et al. to include more realistic features, that in practice influence the way in which information is passed around. More specifically, we consider: (a) the topic of the shared information, (b) the time spent by users to forward information among them and (c) the user social behaviour. For all features, we show a way to reduce our model to the basic one, thus allowing the methods provided in the original paper to cope with our enhanced scenarios. Furthermore, we propose an enhanced formulation of the utility/privacy policies, to maximize the expected number of reached users among the intended ones, while minimizing this number among the unintended ones, and we show how to adapt the basic techniques to these enhanced policies. We conclude by giving a new approach to the maximization/minimization problem by finding a trade-off between the risk and the gain function through biobjective optimization.



中文翻译:

连续时间扩散网络中的隐私和实用程序增强模型

控制社交网络中信息的传播是一个日益重要的问题。一方面,用户希望与他们的同龄人自由交流和互动。另一方面,它们传播的信息如果落入错误的人手中,可能会带来有害的后果。因此,在实用程序(即到达尽可能多的预期节点)和隐私(即避免非预期节点)之间需要权衡。这个问题吸引了研究界的兴趣:已经提出了一些模型来研究信息的传播方式并制定满足预期的隐私和实用要求的策略。在本文中,我们采用了Backes等人的基本框架。包含更现实的功能,在实践中会影响信息传递的方式。更具体地说,我们考虑:(a)共享信息的主题,(b)用户在他们之间转发信息所花费的时间,以及(c)用户的社交行为。对于所有功能,我们都展示了一种将模型简化为基本模型的方法,从而使原始论文中提供的方法可以应对我们的增强方案。此外,我们提出了一种实用程序/隐私策略的改进方法,以使预期用户中的预期到达用户数最大化,而在意外用户中使该用户数最小化,并展示如何使基本技术适应这些增强策略。最后,我们通过双目标优化找到了风险和收益函数之间的折衷方案,从而给出了一种针对最大化/最小化问题的新方法。(b)用户在他们之间转发信息所花费的时间,以及(c)用户的社交行为。对于所有功能,我们都展示了一种将模型简化为基本模型的方法,从而使原始论文中提供的方法能够应对我们的增强方案。此外,我们提出了一种实用程序/隐私策略的改进方法,以使预期用户中的预期到达用户数最大化,而在意外用户中使该用户数最小化,并展示如何使基本技术适应这些增强策略。最后,我们通过双目标优化找到了风险与收益函数之间的折衷方案,从而给出了针对最大化/最小化问题的新方法。(b)用户在他们之间转发信息所花费的时间,以及(c)用户的社交行为。对于所有功能,我们都展示了一种将模型简化为基本模型的方法,从而使原始论文中提供的方法能够应对我们的增强方案。此外,我们提出了一种实用程序/隐私策略的改进方法,以使预期用户中的预期到达用户数最大化,而在意外用户中使该用户数最小化,并展示如何使基本技术适应这些增强策略。最后,我们通过双目标优化找到了风险与收益函数之间的折衷方案,从而给出了一种针对最大化/最小化问题的新方法。因此,原始论文中提供的方法可以应对我们的增强方案。此外,我们提出了一种实用程序/隐私策略的改进方法,以使预期用户中的预期到达用户数最大化,而在意外用户中使该用户数最小化,并展示如何使基本技术适应这些增强策略。最后,我们通过双目标优化找到了风险与收益函数之间的折衷方案,从而给出了一种针对最大化/最小化问题的新方法。因此,原始论文中提供的方法可以应对我们的增强方案。此外,我们提出了一种实用程序/隐私策略的改进方法,以使预期用户中的预期到达用户数最大化,而在意外用户中使该用户数最小化,并展示如何使基本技术适应这些增强策略。最后,我们通过双目标优化找到了风险与收益函数之间的折衷方案,从而给出了针对最大化/最小化问题的新方法。我们将展示如何使基本技术适应这些增强的策略。最后,我们通过双目标优化找到了风险与收益函数之间的折衷方案,从而给出了一种针对最大化/最小化问题的新方法。我们将展示如何使基本技术适应这些增强的策略。最后,我们通过双目标优化找到了风险与收益函数之间的折衷方案,从而给出了一种针对最大化/最小化问题的新方法。

更新日期:2021-01-02
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