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네트워크 데이터의 사용이 점점 더 보편화됨에 따라, 네트워크 데이터 출판에 있어 프라이버시 문제에 많은 주목이 기울어지고 있다. 데이터 출판자에게 중요한 도전 과제 중 하나는 민감한 정보를 보호하면서 원래 네트워크의 토폴로지 구조를 유지하는 것이다. 본 논문에서는 데이터 출판자가 각 노드의 프라이버시 선호도에 따라 엣지 정보를 보호할 수 있도록 하는 개인화된 엣지 플리핑 메커니즘을 제안한다. 이는 적절한 디바이싱을 통해 다층 정도 수정 확률 블록 모델 하에서 커뮤니티 구조를 유지하면서 차등 프라이버시를 달성할 수 있으며, 따라서 개인화된 다층 네트워크에서 일관된 커뮤니티 탐지가 가능하다. 이론적으로 우리는 개인화된 다층 네트워크에서 커뮤니티 탐지의 일관성을 확립하고, 다른 노드가 자신의 프라이버시를 포기하도록 하면서 일부 노드에 대한 엣지의 더 나은 프라이버시 보호를 얻을 수 있음을 보여준다. 또한, 제안된 개인화된 엣지 플리핑 메커니즘의 장점은 여러 합성 네트워크 및 실제 다층 네트워크에서의 수치적 성능에 의해 뒷받침된다.
Zhen et al. (Thu,) 이 질문을 연구하였다.