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面向图数据的隐私保护关键技术研究的任务书
任务书
一、研究背景
图数据是一种非结构化数据，具有复杂的连接结构和丰富的语义信息，能够有效地支持各种数据的分析和挖掘。在各个领域中，图数据被广泛应用，如社交网络、医疗健康、金融分析、物联网、安全和隐私保护等。但是，图数据的隐私保护问题也越来越引起人们的关注。由于图数据的复杂性和规模，传统的隐私保护技术在面对图数据时往往效率低下、可扩展性差。因此，针对图数据的隐私保护关键技术的研究具有重要意义。
二、研究目的
本课题旨在研究面向图数据的隐私保护关键技术，在保护图数据的隐私的基础上，尽可能地保留数据的有用信息。具体来说，研究目的包括以下几点：
1.探索基于差分隐私的图数据隐私保护方案。
2.研究面向图数据的隐私攻击模型及防御方法。
3.研究隐私保护与数据共享之间的平衡关系，探索有效的共享机制。
三、研究任务及进度安排
（一）研究任务
任务一：探索基于差分隐私的图数据隐私保护方案
通过研究差分隐私的相关理论和方法，探索基于差分隐私的图数据隐私保护方案。该方案应满足以下要求：
1.基于差分隐私的图数据发布方案：保证对于任意两个数据集合的差异性，输出的概率分布相差不会太大。
2.基于差分隐私的图数据查询方案：保证用户查询结果的准确性，并同时保护查询的隐私。
3.基于差分隐私的图数据插入方案：保证插入数据的隐私性，同时保证保护现有数据的隐私。
任务二：研究面向图数据的隐私攻击模型及防御方法
根据图数据本身的特点和常见的隐私攻击方式，建立面向图数据的隐私攻击模型，并探索防御方法。具体包括：
1.首先基于图数据的本身结构特征以及可能被攻击的隐私信息，建立图数据隐私攻击模型。
2.研究基于差分隐私的防御方法，并分析其在不同应用场景下的适用性和性能。
3.探索新的防御方法，如基于密码学技术的方案、基于EM算法的方案等。
任务三：研究隐私保护与数据共享之间的平衡关系，探索有效的共享机制。
在实际应用中，数据的共享是不可避免的，但与此同时，数据隐私保护也变得尤为重要。因此，需要研究隐私保护与数据共享之间的平衡关系，并探索有效的共享机制。具体包括：
1.利用差分隐私理论，研究隐私与效用之间的平衡关系。
2.探索分层数据共享模型，即将数据分层并设置不同的隐私保护级别，使得数据可以在不同的应用场景下共享。
3.研究基于合同的数据共享机制，确保数据在共享过程中的隐私安全。
（二）进度安排
第一年：
1.学习差分隐私的相关理论和方法，了解图数据隐私保护的研究现状，熟悉相关工具和数据集。
2.建立差分隐私的图数据发布、查询、插入方案的模型，并基于已有的数据集进行仿真实验，对方案的效果进行评估。
第二年：
1.建立面向图数据的隐私攻击模型，并进行仿真实验验证。
2.基于已有的差分隐私方案，研究不同的防御方法，并对其进行效果评估。
第三年：
1.研究隐私保护与数据共享之间的平衡关系，探索有效的共享机制。
2.撰写学术论文，参加相关学术会议并进行发表。
四、研究成果与预期效益
本课题以焦点研究的形式，积极探索基于差分隐私的图数据隐私保护的关键技术，为相关领域的研究提供新的思路、新的方法和新的解决方案。研究成果包括：
1.针对图数据的隐私保护方案，具体包括图数据的发布、查询、插入方案的研究和实现。
2.针对面向图数据的隐私攻击模型，提出相应的防御方法，并基于实验结果进行验证。
3.针对数据共享与隐私保护之间的平衡问题，建立分层数据共享模型和基于合同的数据共享机制。
预期效益包括：
1.推动面向图数据的隐私保护关键技术的研究和发展，为数据隐私保护提供新的思路和解决方案。
2.缩短图数据隐私保护的研究周期，提高研究效率，为相关领域的应用发展提供技术支持。
3.促进学术界与工业界的交流和合作，推动图数据隐私保护技术的实际应用。