一种基于隐私偏好的二次匿名位置隐私保护方法

发布时间：2018-12-14 12:31

【摘要】：针对基于位置的服务带来的用户位置隐私暴露问题,提出了一种基于隐私偏好的二次匿名位置隐私保护方法,融合k-匿名技术和差分隐私技术确保用户位置隐私,设计隐私等级划分策略,支持用户个性化设置隐私保护级别。根据隐私级别确定k匿名集大小,通过基于位置熵的k匿名算法求解k-1个匿名点,使k匿名集的点具有最大概率相似性;在此基础上进一步求解获取位置服务的匿名位置,提出了基于差分隐私的匿名位置生成算法,在保护用户位置隐私的同时确保获取精确的位置服务。实验结果表明在用户隐私等级设置范围内,所提方法能有效兼顾位置隐私保护和LBS服务质量。
[Abstract]:Aiming at the problem of user location privacy exposure caused by location-based services, a privacy protection method based on privacy preference for secondary anonymous location is proposed, which combines k- anonymity technology and differential privacy technology to ensure user location privacy. Design privacy rating strategy to support user personalized privacy protection level. The size of k anonymous set is determined according to privacy level, and k-1 anonymous points are solved by location entropy based k anonymity algorithm, so that the point of k anonymous set has the maximum probability similarity. Based on this, an anonymous location generation algorithm based on differential privacy is proposed, which can protect the user's location privacy and ensure the accurate location service at the same time. The experimental results show that the proposed method can effectively balance the location privacy protection and the LBS quality of service in the range of user privacy level.
【作者单位】： 中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心;中国科学院大学;工业和信息化部电信研究院;
【基金】：国家重点研发计划项目(2016YFB0800403) 国家高技术研究发展计划(863计划)基金项目(2015AA015803) 北京市科技计划课题项目(Z161100001616009)
【分类号】：TP309

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本文编号：2378617