基于语义信息的实时轨迹隐私保护方法研究

来源 :哈尔滨工程大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liangchen87
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随着基于位置服务在移动网络应用领域的普及,用户一边享受着便利,一边也在面临着隐私泄露的风险。移动用户在使用基于位置服务时产生的大量数据具有鲜明的个人特征,攻击者很容易从基于位置服务的数据中挖出用户的家庭地址、职业和其他个人隐私。目前,轨迹隐私保护研究仍然是隐私保护领域的热点课题,具有很大的研究价值。现有轨迹隐私保护方法主要分为两方面:一方面是对发布所收集的轨迹数据时的隐私保护,另一方面是保护移动用户的实时轨迹隐私。但现有方法对于移动用户轨迹隐私在基于语义查询的路网环境中披露的问题,很少考虑位置的语义信息以及现有方法缺乏对位置隐私的量化,匿名方法构造的匿名区域存在冗余等等。因此,本文针对上述问题提出了一种将假位置和K-匿名相结合的轨迹隐私保护模型,主要研究内容包括:首先研究轨迹隐私保护的不同模型,针对实时轨迹隐私保护进行深入研究,考虑真实路网情况下实时轨迹隐私保护的关键点,提出问题并形式化描述;其次,移动用户使用基于位置服务时容易泄露自身位置,现有方法缺乏考虑位置的语义信息从而隐私保护程度较弱,故提出可以在移动用户端完成的基于语义信息的假位置生成算法。该算法考虑移动用户对不同类别POI的访问频率,以语义度为评估条件选择假位置点混淆移动用户的真实位置;接着深入研究轨迹隐私保护方法中常用的K-匿名模型,针对现有匿名方法存在的匿名区域冗余问题,提出基于邻近用户的K-匿名算法(KAAU)和基于历史数据的K-匿名算法(KAHD),该匿名模型考虑位置的语义信息和邻近用户的分布密度,利用k维树数据结构的特点找到距离移动用户较近的位置点,并以距离熵和语义度为约束条件,构造大小合适的匿名区域。研究采用仿真器生成的轨迹数据作为实验数据,设计实验分析假位置生成算法的有效性,并将K-匿名算法和现有的相似方法做对比试验,利用距离熵和生成匿名区域的大小验证算法的有效性。最终实验表明假位置生成算法具有较高的隐私保护程度,KAAU算法和KAHD算法生成的匿名区域也有明显减小。
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