社交网络包含了社交成员之间的互动，构成了社交网络的结构和属性。 社交网络的互动关系包含许多个人隐私信息。 社交网络数据的直接发布将导致隐私信息的泄露。 针对社交网络数据发布的动态特征，提出了一种基于差异隐私的动态社交网络数据发布新方法。 此方法与差异性隐私一致。 它被称为DDPA（动态差分隐私算法）。 DDPA算法是对静态社交网络数据发布中的隐私保护算法的改进。 DDPA在网络边缘权重上增加了跟随Laplace的噪声。 DDPA识别随着迭代次数增加而变化的边缘权重信息，从而增加了隐私保护预算。 通过对真实数据集的实验，结果表明DDPA算法满足了社交网络中用户的隐私要求。 DDPA减少了迭代带来