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    基于自動(dòng)協(xié)商的社交網(wǎng)用戶隱私保護(hù)機(jī)制研究

    2014-03-20 11:13:52顏麗君劉曉青
    關(guān)鍵詞:效用議題協(xié)商

    顏麗君,劉曉青

    (楚雄師范學(xué)院信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,云南 楚雄 675000)

    1 引言

    隨著web2.0的出現(xiàn),各種社交網(wǎng)絡(luò)SNS(Social Network Service)迅猛發(fā)展。[1]社交網(wǎng)絡(luò)為網(wǎng)絡(luò)用戶的交流帶來(lái)了方便性和快捷性,但與此同時(shí),社交網(wǎng)絡(luò)用戶信息隱私安全隱患伴隨而至。通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)收集和利用用戶隱私信息變得更加容易,因此社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的隱私安全正成為一個(gè)必須解決的問(wèn)題。[2]

    現(xiàn)有的社交網(wǎng)采用了基于web站點(diǎn)的隱私保護(hù)技術(shù)——隱私偏好設(shè)置,即社交網(wǎng)給出相應(yīng)的隱私策略設(shè)置選項(xiàng),用戶根據(jù)個(gè)人偏好對(duì)其進(jìn)行選擇,這種隱私技術(shù)可以在一定程度上保護(hù)用戶的隱私安全,但是它存在著一定的不足。比如隱私策略單一,用戶處于被動(dòng)地位,需手工設(shè)置,工作量大等。

    針對(duì)上述隱私偏好設(shè)置存在的問(wèn)題,本文提出了一種基于自動(dòng)協(xié)商的社交網(wǎng)絡(luò)用戶信息隱私保護(hù)機(jī)制。此模型中采用了Agent技術(shù),加入?yún)f(xié)商[3]的概念,采用Pareto遺傳算法,實(shí)現(xiàn)隱私策略結(jié)果的多樣性,體現(xiàn)了用戶的主動(dòng)性,簡(jiǎn)化了工作量。

    2 社交網(wǎng)隱私自動(dòng)協(xié)商模型

    社交網(wǎng)隱私自動(dòng)協(xié)商模型中考慮了用戶的主動(dòng)性,改變了用戶只能選擇社交網(wǎng)提出的隱私策略方案,而不能提出自己的想法的被動(dòng)情形。如果社交網(wǎng)的隱私策略不能滿足用戶的偏好,則用戶可以提出自己的隱私偏好與社交網(wǎng)隱私策略進(jìn)行協(xié)商,以達(dá)到雙贏。

    本文給出了基于雙邊多議題的協(xié)商模型,其中的雙邊指社交網(wǎng)與用戶兩端,多議題是對(duì)隱私安全保護(hù)中主要的問(wèn)題進(jìn)行協(xié)商,比如信息公開(kāi)對(duì)象,保存時(shí)間,用途等議題。因?yàn)槿斯ね瓿蓞f(xié)商的工作量很大,為了提高工作效率,,本文采用了Agent技術(shù)。

    2.1 社交網(wǎng)隱私協(xié)商模型的形式化描述

    本文用一個(gè)六元組[4]來(lái)表示雙邊多議題形式化協(xié)商模型:

    M=<Ag,Z,S,W,U,N >,其中:

    Ag:參與協(xié)商過(guò)程的Agent集合,Agi∈Agent,其中Agi可以表示協(xié)商過(guò)程中的所有參與方,在社交網(wǎng)隱私自動(dòng)協(xié)商中i∈ (a,b),其中Aga表示社交網(wǎng)隱私Agent,Agb表示用戶隱私Agent。

    Z:協(xié)商主題的集合Z={Z1,Z2,…Zj},其中zj是表示第j個(gè)協(xié)商主題,本文中是基于雙邊的多議題協(xié)商模型,議題數(shù)表示Agi對(duì)主題 j的值,值域?yàn)镈i

    S:協(xié)商策略的集合,協(xié)商過(guò)程中根據(jù)協(xié)商的發(fā)展變化而制定的對(duì)策和方法。

    W:協(xié)商議題的權(quán)重集,表示不同Agent對(duì)于同一主題不同的關(guān)注度。其中表示Agi對(duì)于第j個(gè)主題的權(quán)重,其中j∈ {1,2,…,j},i∈ (a,b)。權(quán)重是一個(gè)可變的量,會(huì)隨目標(biāo)不同有所改變。

    U:Agent的效用函數(shù)集合U={Ua,Ub},分別表示社交網(wǎng)和用戶的效用函數(shù),其效用函數(shù)為主題Zj的評(píng)分函數(shù),j∈ {1,2,…,j}。比如:用戶認(rèn)為個(gè)人信息比分享重要,則可以用不同的效用值來(lái)表明,每一個(gè)參數(shù)代表的效用值的具體大小與信息的重要性有關(guān),本文設(shè)置的最大效用值為10。

    N:協(xié)商次數(shù)。為了防止協(xié)商無(wú)休止的進(jìn)行,可以規(guī)定協(xié)商的最大協(xié)商次數(shù),如果超過(guò)此協(xié)商次數(shù)仍沒(méi)有達(dá)成一致,則協(xié)商結(jié)束。

    2.2 基于Agent的社交網(wǎng)隱私協(xié)商的體系結(jié)構(gòu)

    社交網(wǎng)隱私Agent協(xié)商體系結(jié)構(gòu)主要由隱私條件和約束生成器、隱私協(xié)商策略、提議評(píng)估器、反提議生成器四個(gè)部分組成。用戶隱私Agent與社交網(wǎng)隱私Agent進(jìn)行交互、完成提議和反提議,直到達(dá)成一致或協(xié)商失敗。

    圖1 Agent隱私協(xié)商的體系結(jié)構(gòu)

    隱私條件和約束生成器根據(jù)用戶和社交網(wǎng)端的隱私文件,創(chuàng)建用戶和社交網(wǎng)網(wǎng)站使用的隱私偏好和隱私策略。提議評(píng)估器對(duì)其進(jìn)行約束檢查,如其不滿足約束條件則用反提議生成器在參照隱私協(xié)商策略給出的減弱規(guī)則情況下生成一條新的反提議,并交予提議評(píng)估器繼續(xù)評(píng)估,直到滿足協(xié)商結(jié)束條件時(shí)結(jié)束協(xié)商。

    3 社交網(wǎng)隱私自動(dòng)協(xié)商協(xié)議

    社交網(wǎng)隱私自動(dòng)協(xié)商協(xié)議是規(guī)定社交網(wǎng)隱私Agent與用戶隱私Agent之間協(xié)商所應(yīng)遵守的準(zhǔn)則。

    3.1 協(xié)商協(xié)議模型

    社交網(wǎng)隱私協(xié)商協(xié)議為社交網(wǎng)和用戶兩個(gè)參與方的Agent制定了共同遵循的規(guī)則和約束條件。保證協(xié)商按照相應(yīng)時(shí)序正確的執(zhí)行,其協(xié)商協(xié)議的模型如圖2所示:

    圖2 社交網(wǎng)隱私協(xié)商協(xié)議模型

    3.2 協(xié)商協(xié)議初始化

    在社交網(wǎng)隱私協(xié)商協(xié)議中,用戶隱私Agent和社交網(wǎng)隱私Agent需要規(guī)定某一些能讓協(xié)商正常執(zhí)行的元組數(shù)據(jù),比如,為了讓協(xié)商可以終止,需要對(duì)雙方規(guī)定具有相同大小的N值即協(xié)商最大次數(shù);需要提供協(xié)商需要的相關(guān)數(shù)據(jù),比如說(shuō)隱私偏好、隱私策略、權(quán)重等。其用戶隱私A-gent和社交網(wǎng)隱私Agent初始化的相關(guān)數(shù)據(jù)如表1所示:

    表1 協(xié)商協(xié)議初始化數(shù)據(jù)

    4 社交網(wǎng)隱私自動(dòng)協(xié)商算法

    社交網(wǎng)隱私自動(dòng)協(xié)商為社交網(wǎng)和用戶提供一個(gè)雙方都滿意的隱私策略,需要相應(yīng)的自動(dòng)協(xié)商算法。

    本文主要采用的自動(dòng)協(xié)商算法是Pareto遺傳算法,將Pareto最優(yōu)解與遺傳算法相結(jié)合。主要包括五大要素:參數(shù)編碼,初始群體的設(shè)定,適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì),遺傳操作的設(shè)計(jì)和控制參數(shù)的設(shè)定。[5]

    4.1 編碼

    在本文中采用遺傳算法[6]的大字符集編碼,即除給予字符集 {0,1}的二進(jìn)制編碼外,可以結(jié)合實(shí)際問(wèn)題的特征采用D進(jìn)制數(shù)或字符集來(lái)表示長(zhǎng)度為L(zhǎng)的位串。

    社交網(wǎng)隱私協(xié)商的議題主要是信息公開(kāi)對(duì)象,信息用途,保存時(shí)間等,其中信息公開(kāi)對(duì)象用x表示、保持時(shí)間用t表示、用途用y表示、提醒時(shí)間用j表示。其編碼結(jié)果如表2所示:

    表2 議題與遺傳算法編碼對(duì)應(yīng)表

    4.2 目標(biāo)函數(shù)

    目標(biāo)函數(shù)表示社交網(wǎng)隱私自動(dòng)協(xié)商的最終目的。在本文的自動(dòng)協(xié)商過(guò)程中采用Pareto遺傳算法,即針對(duì)社交網(wǎng)和用戶雙方的Agent的隱私協(xié)商問(wèn)題,找到一個(gè)Pareto解能使其用戶和社交網(wǎng)站點(diǎn)都能達(dá)到最大的滿意度,社交網(wǎng)隱私自動(dòng)協(xié)商中Pareto目標(biāo)函數(shù)為:

    fitness(Agb)代表社交網(wǎng)用戶的滿意度代表社交網(wǎng)站點(diǎn)的滿意度,其中表示Agi對(duì)議題j的權(quán)重,其中j∈ {1,2,…,N},i∈ (a,b),μj表示議題j對(duì)應(yīng)的效益值。效用值越高則安全性越高,效用值越低則安全性越弱,本文中最高的效用值為10,最低的為0,對(duì)于每個(gè)議題的每個(gè)選項(xiàng)的效用值設(shè)置如表3所示:

    表3 議題選項(xiàng)效用值設(shè)置清單

    4.3 種群規(guī)模

    種群即群體,在遺傳算法中,種群規(guī)模會(huì)直接影響算法的性能和效率[7],種群規(guī)模可以根據(jù)實(shí)際情況在10到200之間選定,本文的隱私自動(dòng)協(xié)商模型群體規(guī)模選取20。

    4.4 基本操作

    遺傳算法可以實(shí)現(xiàn)優(yōu)勝劣汰的選擇。而要實(shí)現(xiàn)種群的優(yōu)勝劣汰則必須進(jìn)行相應(yīng)的基本操作:選擇 (selection)、交叉 (Crossover)和變異 (Mutation)。本文設(shè)置選擇概率Ps為0.9,交叉概率Pc為0.5,變異概率Pm=0.01.

    4.5 終止條件

    遺傳算法終止條件是表示算法運(yùn)行結(jié)束的條件,在社交網(wǎng)隱私自動(dòng)協(xié)商過(guò)程中,為了避免協(xié)商的無(wú)限循環(huán),本文規(guī)定了協(xié)商的最大次數(shù)N,當(dāng)協(xié)商達(dá)到最大次數(shù)或協(xié)商成功的情況下將退出整個(gè)協(xié)商過(guò)程

    4.6 權(quán)重向量

    權(quán)重表示社交網(wǎng)和用戶對(duì)于協(xié)商議題的重視度。對(duì)于信息公開(kāi)對(duì)象、保持時(shí)間、用途、提醒時(shí)間四個(gè)協(xié)商議題的權(quán)重,社交網(wǎng)用w_server表示,用戶用w_client表示,權(quán)重之和都為10。

    5 仿真實(shí)驗(yàn)及分析

    本文用MATLAB 2013對(duì)社交網(wǎng)隱私自動(dòng)協(xié)商模型進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。在協(xié)商之初,社交網(wǎng)站點(diǎn)將自己的隱私策略傳送給社交網(wǎng)隱私Agent,并設(shè)置最小期望值60,即如果用戶給出的提議計(jì)算出的適應(yīng)度大于等于此期望值,則社交網(wǎng)可以接受用戶的提議;用戶將自己的隱私偏好傳送給用戶隱私Agent,并設(shè)置最大讓步值65,即如果社交網(wǎng)提出的提議的適應(yīng)度小于等于最大讓步值,則用戶可以接受該提議。如果對(duì)方的提議不在自己可以接受的范圍內(nèi),則拒絕提議,用采用Pareto遺傳算法產(chǎn)生一個(gè)對(duì)于雙方都相對(duì)最優(yōu)的提議,再對(duì)此協(xié)議進(jìn)行協(xié)商。如此循環(huán),直到超過(guò)最大協(xié)商次數(shù)N或協(xié)商成功,則表示協(xié)商結(jié)束。

    在本實(shí)驗(yàn)中,假設(shè)對(duì)于社交網(wǎng)站點(diǎn)而言,信息公開(kāi)對(duì)象、保持時(shí)間、用途、提醒時(shí)間四個(gè)協(xié)商議題的權(quán)重w_server為 (3,3,3,1)。權(quán)重越大,表示此議題對(duì)于社交網(wǎng)站點(diǎn)來(lái)說(shuō)更重要。不同的用戶有不同的偏好,他們的偏好同樣可以用權(quán)重來(lái)表示,同樣,權(quán)重越大表示此項(xiàng)對(duì)于用戶越重要。不同的用戶隱私偏好與同一社交網(wǎng)的隱私策略協(xié)商結(jié)果會(huì)不同,即多樣性。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表4所示:

    表4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) (選擇算子=0.9)(不同用戶與同一社交網(wǎng))

    如表中第一個(gè)用戶所設(shè)定的隱私偏好為 (3,3,2,2),協(xié)商結(jié)果為5011,由表2可知從左到右其含義為:5代表信息公開(kāi)對(duì)象為同愛(ài)好的人可見(jiàn),0代表保存時(shí)間為不保存,1代表用途為教育研究,1代表提醒時(shí)間1個(gè)季度,由表3所知,5011分別所代表的效用值為 (3,10,6,6)則根據(jù)函數(shù)即3×3+3×10+2×6+2×6=63。為此用戶計(jì)算出的最大讓步值為63小于65則用戶接受提議。

    假設(shè)同一用戶的隱私偏好設(shè)置相同,但因各社交網(wǎng)提供的隱私策略不一致,也會(huì)產(chǎn)生不同的協(xié)商結(jié)果即協(xié)商結(jié)果具有多樣性。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表5所示:

    表5 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) (同一用戶與不同社交網(wǎng))

    除了不同用戶與同一社交網(wǎng),同一用戶與不同社交網(wǎng)協(xié)商結(jié)果具有多樣性以外,同一個(gè)用戶與同一個(gè)社交網(wǎng)進(jìn)行隱私自動(dòng)協(xié)商結(jié)果也具有多樣性。因?yàn)镻areto遺傳算法求的是近似最優(yōu)解,且在遺傳算法中具有多個(gè)近似最優(yōu)解,因此協(xié)商的結(jié)果具有多樣性。如表6所示,在表中還可以看出第一個(gè)協(xié)商結(jié)果與第二個(gè)協(xié)商結(jié)果對(duì)于社交網(wǎng)的期望值是一樣的,但對(duì)于用戶的讓步值卻不相同,原因是每個(gè)議題所代表的效用值不相同。

    表6 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) (同一用戶與同一社交網(wǎng))

    圖3 協(xié)商次數(shù)與協(xié)商時(shí)間趨勢(shì)圖

    此外,從表4,5,6中顯示的協(xié)商所需時(shí)間可得:協(xié)商時(shí)間較小,且在協(xié)商過(guò)程中,隨著協(xié)商次數(shù)的增加協(xié)商時(shí)間增加幅度都相對(duì)平緩,相差的幅度<0.01s。證明了該模型在時(shí)間上的可行性。其具體協(xié)商次數(shù)與協(xié)商所需時(shí)間之間的關(guān)系如圖3所示。

    6 結(jié)束語(yǔ)

    本文結(jié)合Agent和協(xié)商的概念提出了一種基于Agent的社交網(wǎng)隱私自動(dòng)協(xié)商模型。在該模型中采用了社交網(wǎng)協(xié)商協(xié)議模型,和Pareto遺傳算法作為協(xié)商算法。在模型中考慮到了用戶的主動(dòng)性,融入了提醒機(jī)制,更好的保護(hù)用戶隱私安全。但是該模型中的協(xié)商算法本身還有一些問(wèn)題存在,比如遺傳算法的早熟現(xiàn)象,本文所用的提醒機(jī)制是通過(guò)協(xié)商中的提醒時(shí)間來(lái)表示,過(guò)于簡(jiǎn)單,所以對(duì)遺傳算法的改進(jìn)和提醒機(jī)制的全面化是今后可以努力的方向。

    [1]韋偉,李楊,張為群.一種基于GSNPP算法的社交網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)方法研究 [J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2013,39(3):104—106.

    [2]邱均平,李艷紅.社交網(wǎng)絡(luò)中用戶隱私安全問(wèn)題探究 [J].情報(bào)資料工作,2012,(6):34—38.

    [3]馬彥.基于Agent的自動(dòng)協(xié)商技術(shù)研究 [D].甘肅:蘭州大學(xué).2008:6—8.

    [4]蔡莉,顏麗君.基于遺傳算法的隱私自動(dòng)協(xié)商機(jī)制研究 [C].International conference on internet Technology and Applications 2010.

    [5]李敏強(qiáng),寇紀(jì)凇,李丹等.遺傳算法的基本理論與應(yīng)用 [M].北京:科學(xué)出版社,2002.

    [6]周明,孫樹(shù)棟.遺傳算法原理及應(yīng)用[M].北京:國(guó)防工業(yè)品出版社,2005.

    [7]Rosenchein J S,Zlotkin G.Rulers of Encounter:Designing Conventions for Automated Negotiation among Computers[M].MIT Press,Cambridge,MA,1994.

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