基于轮廓泛化的位置隐私保护模型及方法

发布时间：2018-03-09 06:37

  本文选题：连续位置服务　切入点：隐私保护　出处：《系统工程与电子技术》2016年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：移动用户在连续位置服务过程中会产生大量的相关位置,攻击者可通过用户轮廓将其关联成位置轨迹。由于位置轨迹含有更多时空相关信息,使得攻击者更易获取用户个人隐私。针对这种情况,通过二分图刻画描述了轮廓和位置之间的关联关系,并基于该关联关系建立了Lθk隐私保护模型以及可抵抗轮廓关联攻击的假位置生成方法。该方法为每个服务位置生成轮廓信息相似的虚假位置,模糊了轮廓与真实位置之间的关联关系,保护了用户在导航或最近邻查询过程中的位置隐私。最后,性能分析及实验验证进一步证实,所提方法可提供较高的隐私保护级别和较好的算法执行效率。
[Abstract]:During the continuous location service, mobile users will produce a large number of related locations, which can be associated with location trajectories by the user profile. It makes it easier for an attacker to gain personal privacy. In this case, the relationship between contour and position is described by bipartite graph. Based on the association relation, the L 胃 k privacy protection model and the false position generation method which can resist contour association attack are established. The method generates false positions with similar contour information for each service position. The relationship between contour and real location is blurred, and the privacy of user's location in navigation or nearest neighbor query is protected. Finally, the performance analysis and experimental verification further prove that, The proposed method can provide a higher level of privacy protection and better algorithm execution efficiency.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;佳木斯大学信息电子技术学院;齐齐哈尔大学应用技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61472097) 高等学校博士学科点专项科研基金(20132304110017) 黑龙江省自然科学基金(F2015022)资助课题
【分类号】：TP309

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本文编号：1587419