TY - JOUR AU - Gao, Yunpeng AU - Zhang, Nan PY - 2019 DA - 2019/08/28 TI - Social Security and Privacy for Social IoT多态值集:SP - 5498375 VL - 2019 AB - Social Internet of Things (SIoT)将社交网络方案集成到物联网(IoT)中，为物联网对象形成社会社区提供了机会。现有的社交网络模型已经被SIoT范式所采用。然而，物联网对象的广泛分布和社交网络的开放性，使得保护物联网用户的隐私更具挑战性。在本文中，我们提出了一个新的框架，通过分级检索模型来保护隐私不受社交网络数据的推理攻击。我们提出PVS，一个隐私保护框架，涉及设计多态值集和排名函数。PVS支持私有属性的多态性，允许它们以不同的方式响应不同的查询。我们首先根据对私有属性分布的了解，识别两类对手:不了解真实性的对手和了解真实性的对手。接下来，我们定义效用损失的度量函数，并分别提出针对不了解真实性的对手和了解真实性的对手保护隐私的PVSV和PVST。在PVSV和PVST的设计中，我们考虑了查询结果的效用损失。 Finally, we show that PVSV and PVST meet the privacy guarantee with acceptable utility loss in extensive experiments over real-world datasets. SN - 1939-0114 UR - https://doi.org/10.1155/2019/5498375 DO - 10.1155/2019/5498375 JF - Security and Communication Networks PB - Hindawi KW - ER -