基于频繁活动点集的手机位置数据隐私保护方法

发布时间：2018-08-22 21:17

【摘要】：大规模手机位置数据在为人类活动研究带来新的前景的同时,数据中蕴涵的个体活动点可能导致用户重识别,即隐私信息泄露。针对个体的频繁活动点集合,计算手机位置数据中的个体重识别风险,通过点集匹配策略实现高风险个体敏感位置信息的隐匿;利用交通流分析来评价隐私保护后的数据可用性损失。基于深圳市大规模手机位置数据实验,结果表明提出的方法在降低整体隐私泄露风险和确保隐私保护后的数据可用性方面皆具有良好效果。研究成果对大规模手机位置数据隐私保护具有重要的促进作用,有助于保障此类大规模个体轨迹数据的安全应用以及相关法律法规的合理制定。
[Abstract]:Large-scale mobile phone location data not only brings a new prospect for the study of human activities, but also the individual activity points contained in the data may lead to the re-identification of users, that is, the disclosure of privacy information. Aiming at the frequent activity point set of individuals, the individual weight identification risk in mobile phone location data is calculated, and the sensitive location information hiding of high-risk individuals is realized by point set matching strategy. Traffic flow analysis is used to evaluate the data availability loss after privacy protection. Based on the large scale mobile phone location data experiment in Shenzhen, the results show that the proposed method can reduce the risk of overall privacy disclosure and ensure the data availability after privacy protection. The research results play an important role in promoting the privacy protection of large-scale mobile phone location data, and it is helpful to ensure the safe application of such large-scale individual trajectory data and the reasonable formulation of relevant laws and regulations.
【作者单位】： 中南大学地球科学与信息物理学院;中国科学院深圳先进技术研究院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41301440) 广东省国际科技合作项目(2014A050503053)
【分类号】：TP309

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2198324