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位置大数据中一种基于Bloom Filter的匿名保护方法
被引量:
4
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作者
刘彦
张琳
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第6期144-149,共6页
位置大数据服务应用中存在大量的用户敏感信息,针对服务中海量数据分析的隐私泄露问题,提出一种基于Bloom Filter多哈希散列编码的位置匿名保护方法。采用启发式的隐私度量技术划分匿名区来隐藏真实的位置数据,保持欧氏距离上搜索目标...
位置大数据服务应用中存在大量的用户敏感信息,针对服务中海量数据分析的隐私泄露问题,提出一种基于Bloom Filter多哈希散列编码的位置匿名保护方法。采用启发式的隐私度量技术划分匿名区来隐藏真实的位置数据,保持欧氏距离上搜索目标的邻近关系以优化空间匿名框的面积,并在划分策略中引入查询服务相似性因子以减少空间碎片的产生。在移动用户和服务器之间构建可信的第三方位置匿名服务器,能有效地模糊目标节点,从而抵御恶意的隐私攻击。理论分析和仿真实验表明,新算法能有效优化匿名空间区域,提高隐私保护程度,并在海量数据集的构建过程中具有较优的时间复杂度。
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关键词
位置大数据服务
隐私保护
位置
敏感哈希
匿名区搜索
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题名
位置大数据中一种基于Bloom Filter的匿名保护方法
被引量:
4
1
作者
刘彦
张琳
机构
南京邮电大学计算机学院
江苏省无线传感网高技术研究重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第6期144-149,共6页
基金
国家自然科学基金(61402241
61572260
+3 种基金
61373017
61572261
61472192)
江苏省科技支撑计划(BE2015702)资助
文摘
位置大数据服务应用中存在大量的用户敏感信息,针对服务中海量数据分析的隐私泄露问题,提出一种基于Bloom Filter多哈希散列编码的位置匿名保护方法。采用启发式的隐私度量技术划分匿名区来隐藏真实的位置数据,保持欧氏距离上搜索目标的邻近关系以优化空间匿名框的面积,并在划分策略中引入查询服务相似性因子以减少空间碎片的产生。在移动用户和服务器之间构建可信的第三方位置匿名服务器,能有效地模糊目标节点,从而抵御恶意的隐私攻击。理论分析和仿真实验表明,新算法能有效优化匿名空间区域,提高隐私保护程度,并在海量数据集的构建过程中具有较优的时间复杂度。
关键词
位置大数据服务
隐私保护
位置
敏感哈希
匿名区搜索
Keywords
Location service on big data
Privacy preserving
Locality sensitive hashing
Anonymous spatial region
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
位置大数据中一种基于Bloom Filter的匿名保护方法
刘彦
张琳
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017
4
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