社会网络应用的发展使得大量用户的社会信息被收集和发布。用户的社会信息中总是包含着大量的隐私信息,所以如何保护隐私数据、防止敏感信息泄露已经成为当前社会网络隐私保护面临的重大挑战。现有的隐私保护方法大多只注重对隐私级别的考虑,在易用性查询时不能给出精确的答案,有时甚至还要付出较大的查询代价。在仔细剖析当前主流隐私保护方法所存在的缺点的前提下,本文针对现有隐私保护方法易用性较差的问题,提出了一种全新的匿名方法,称之为分裂匿名法。本文设计的分裂匿名法由于只针对数据中攻击者未知的隐私信息提供高级别的保护,所以有效地避免了现有方法因强制对攻击者已知信息进行加扰而带来的易用性降低。分裂匿名法扬弃了现有匿名方法为达到安全等级不惜改变社会网络结构、直接删除隐私信息的匿名思想,将密码学中的信息隐藏技术应用其中。这使得该匿名方法具有普适性强、扩展性强和支持动态匿名等多种优秀的特性。分裂匿名法能够保证匿名过程的高效性,分裂匿名法的匿名结果能够保证隐私数据的高安全性和易用性查询时的准确性。本文给出了分裂匿名法的详细算法与易用性查询策略,并在理论上对其安全性与易用性进行了严格的分析。对动态匿名的支持是分裂匿名法超越现有匿名方法的一个重要特性。对动态匿名的支持使分裂匿名法不但可以支持匿名过程的并行处理,还将为变化后新图的重新匿名节约大量的匿名成本。大量真实数据的测试结果验证了分裂匿名法的一些重要特性：经分裂匿名法处理的数据拒绝一切针对隐私的直接攻击、对攻击性更强的间接攻击也可保证隐私信息足够安全,同时对易用性查询返回高精度结果。