中文摘要：

作为新兴的工作交流平台，基于WEB的社会网络发展迅猛，聚集了愈来愈众的个人用户，有效保护用户隐私对建设健康社会软环境意义重大。本课题针对社会网络用户隐私保护问题，面向个性化隐私需求展开研究，建立语义精确的隐私策略描述方法和实施机制，增强隐私策略定义的灵活性,验证策略一致性和合理性；研究基于概率的隐私偏好分析模型，实施吻合用户需求的动态访问控制；研究隐私保护综合度量模型，评估隐私保护程度与数据可用性、个性化需求之间的相关性；设计界面友好和基于标准的个人隐私策略管理和审计工具。

结论摘要：

社会网络泛指人们在社交工作交流中借助网络平台形成的各种行为关系，鉴于社会网络已经广泛普及和深度融合到人们生活中，社会网络中的用户身份、属性、关系等关键数据，甚至是用户行为所反映出的性格偏好习惯信仰等敏感信息，不仅可以识别用户身份，还可以追踪其行为历史和变化，成为用户的重要隐私。本课题面向用户个性化隐私需求，分析社会网络用户面临的隐私威胁，并提出相应的解决方案。在课题执行过程中，移动互联网技术迅猛发展导致社会网络应用由桌面系统向智能移动终端快速转移，带来许多新的理论问题和系统实现方面的挑战，如面向用户的隐私保护插件需要增加考虑移动操作系统端的隐私安全。课题组整体上完成了课题的既定目标，在移动社交隐私保护方面有所拓展。完成的主要工作包括采用实证方法分析了社交应用中的用户关注和隐私偏好；提出了支持明确语义的个性化隐私策略描述语言和实施方案，涵盖数据目的、数据访问、数据持有和完整性约束等方面语义，方便社会网络用户定义个性化、细粒度的隐私保护策略；针对缺少隐私保护经验的用户，通过用户行为学习隐私偏好，进行基于偏好的隐私策略推荐；提出了基于用户社交行为的好友偏好分析模型和用户关系亲密度预测方法；分析了用户群体之间的关系，设计了社团发现和演化算法。针对移动社交环境下的用户隐私保护问题，提出了基于位置的用户隐私保护模型，采用博弈论方法进行移动隐私保护。设计实现了面向第三方服务平台的隐私保护插件，以及面向移动智终端主流系统Android的隐私保护插件。相关成果已发表和录用论文19篇，其中10篇发表在国内外著名学术期刊，9篇国际国内学术会议。SCI共收录4 篇，EI共收录 13篇