在大数据时代，随着社交网络和移动设备的迅速发展，数据保护问题日益突出。国家也将隐私保护的重要性提到了前所未有的高度。本期专题“社交网络中的隐私保护”重点探讨了社交网络中的隐私保护问题。隐私保护和数据挖掘是两个既相关又冲突的研究领域。隐私保护是盾，而数据挖掘是矛。专题前两篇文章从这两个完全对立的角度，介绍了它们之间的冲突与平衡。当前隐私保护领域的热点研究方向包括差分隐私、社交数据隐私和位置数据隐私，专题的后三篇文章分别从这三个角度介绍了隐私保护领域的最新研究进展。
专题文章：
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●《移动社交网络中的位置隐私保护》，本文重点介绍了时空匿位保护和零隐私泄露两类位置隐私保护技术，以及研究组在这些方面的研究成果。文章指出位置隐私保护是个性化的需求，不同的用户有着不同的隐私保护要求，位置隐私保护技术需要在隐私保护与信息可用性之间取得很好的平衡。
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●《冰与火：社交网络与个人隐私保护》，从多个实际案例出发，分析了互联网上的个人隐私安全风险，阐述了互联网业务中个人信息保护和隐私保护的法律法规现状。文章提出了一个用户个人隐私保护框架以及八大用户隐私保护原则和大量具体的实践建议，并指出社交网络与隐私保护是典型的安全和发展问题，以安全保发展，以发展促安全，两者不可偏废。
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●《数据分享中的差分隐私保护》，从技术角度介绍了数据分享中的隐私泄露问题及对此问题的最新研究进展，探讨了差分隐私技术的一般性方法、统计学模型及其在计数查询、数据合成、机器学习和数据挖掘中的应用，阐述了差分隐私模型面临的三大挑战及未来的研究思路。
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●《微博博主的特征与行为大数据挖掘》，以新浪微博为例，介绍了如何利用大数据挖掘方法，从宏观、微观以及语义三个层面对微博博主的特征及行为进行分析，充分反映了“大数据环境下无隐私”的情况。文章首先针对用户的基本社会属性，采用宏观分析方法，提出了“微博生态系统”的概念；然后针对微观用户行为，提出了用户社交网络行为分析模型，在此基础上分析了用户行为特征以及多用户之间的关联性；利用语义和心理特征的相关性，提出了用户价值观评估模型，并通过实验验证了不同特征群体的价值观差异。
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●《社交网络匿名与隐私保护》，针对不同类型的社交网络数据（比如身份、社交关系与属性等），介绍了相应的隐私保护方案（包括朴素匿名化方案、基于随机变换的匿名化方案、基于超极节点的匿名化方案和差分隐私保护方案等）以及去匿名化方案。
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