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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)

摘要：本发明公开了一种隐私保护的分布式图数据特征分解方法及系统，本发明提供的方法中，被随机采样的持有局部图数据的图节点，加密自身的度信息，并发送给第一计算终端和第二计算终端，第一计算终端和第二计算终端协同地在密文域计算生成第一加密度分布信息和第二加密度分布信息，可以使得图节点确定自身的度所属的目标区间，进而选择合适的采样敏感度采样噪声，在真实的图邻接矩阵中添加权值为0虚假的边，矩阵三元组的形式实现了矩阵的稀疏表示，对添加了虚假的边的三元组集合进行加密并将密文分别发送给第一计算终端和第二计算终端以进行加密的特征分解，实现了在保护节点隐私的前提下，保留图数据的稀疏性并且保证了特征分解的有效性。

主权项：1.一种隐私保护的分布式图数据特征分解方法，其特征在于，所述方法包括：全局图中的目标图节点根据本地局部图数据生成初始集合，所述初始集合中包括多组三元组，每组三元组中包括所述目标图节点的节点标记、所述目标图节点的一个相邻图节点的节点标记、以及所述目标图节点和所述相邻图节点的连接边的权重；所述目标图节点基于函数秘密共享对所述目标图节点的度进行加密，得到第一加密度信息和第二加密度信息，将所述第一加密度信息发送给第一计算终端，将所述第二加密度信息发送给第二计算终端；所述第一计算终端和所述第二计算终端根据多个所述目标图节点发送的所述第一加密度信息和所述第二加密度信息生成全局图数据的第一加密度分布信息和第二加密度分布信息；所述目标图节点根据接收到的所述第一加密度分布信息和所述第二加密度分布信息确定所述目标图节点的度所属的目标区间，根据所述目标区间的边界信息确定目标采样敏感度，根据所述目标采样敏感度从拉普拉斯分布中采样噪声，根据所述噪声在所述目标结合中添加虚假三元组，生成目标集合，所述虚假三元组中的权重值为0；所述目标图节点基于加性秘密共享对所述目标集合进行加密，得到第一加密集合和第二加密集合，将所述第一加密集合发送给第一计算终端，将所述第二加密集合发送给第二计算终端；所述第一计算终端和所述第二计算终端根据所述全局图中的各个节点对应的所述第一加密集合和所述第二加密集合，对所述全局图数据进行特征分解。

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百度查询： 哈尔滨工业大学(深圳) 一种隐私保护的分布式图数据特征分解方法及系统