一种个性化移动社交网络轨迹隐私保护方案

发布时间：2018-02-21 14:04

  本文关键词： 移动社交网络 隐私保护 轨迹隐私 个性化 Trie树　出处：《计算机应用研究》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对移动社交网络迅猛发展带来的发布轨迹隐私泄露问题,提出了一种个性化的轨迹保护方案。根据个体个性化的隐私保护需求差异,对不同个体采用了不同的保护准则,这样可以解决传统隐私保护下过度保护及轨迹效用低等问题。给出k敏感轨迹匿名和(k,p)敏感轨迹匿名等重要的隐私保护定义,并利用Trie树的构造、剪枝、重构等技术实现了个体的个性化隐私保护。通过在真实数据集上的实验分析,证明该个性化方案比现存隐私保护方案在轨迹位置损失率方面性能更优,计算延时较低且效率更高。
[Abstract]:In order to solve the problem of releasing trajectory privacy leakage caused by the rapid development of mobile social networks, a personalized trajectory protection scheme is proposed. According to the different requirements of individual privacy protection, different protection criteria are adopted for different individuals. In this way, the problems of over-protection and low trajectory utility under traditional privacy protection can be solved. The important privacy protection definitions such as k-sensitive locus anonymity and k-sensitive trajectory anonymity are given, and the construction of Trie tree is used to prune. Through the experimental analysis on the real data set, it is proved that the personalized privacy protection scheme has better performance than the existing privacy protection scheme in terms of locus loss rate. The computation delay is lower and the efficiency is higher.
【作者单位】： 武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室;空天信息安全与可信计算教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61272451)
【分类号】：TP309

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1522088