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题名粒子群属性聚类的位置隐私保护
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作者
关巍
张磊
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机构
广东水利电力职业技术学院计算机信息工程系
佳木斯大学信息电子技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第5期96-104,共9页
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基金
黑龙江省自然科学基金(No.F2015022)
黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才培养计划(No.UNPYSCT-2017149
+1 种基金
No.UNPYSCT-2017175)
佳木斯市2017年度重点科研课题(No.170032)
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文摘
针对基于位置服务中连续查询情况下,用户自身属性信息很容易被攻击者获取,并通过关联获得用户位置隐私的情况,提出了一种利用粒子群聚类加速相似属性用户寻找,并由相似属性匿名实现用户位置泛化的隐私保护方法。该方法利用位置隐私保护中常用的可信中心服务器,通过对发送到中心服务器中的查询信息进行粒子群属性聚类,在聚类的过程中加速相似属性用户的寻找过程,由相似属性用户完成位置泛化,以此实现位置隐私保护。实验结果证明,这种基于粒子群属性聚类的隐私保护方法具有高于同类算法的隐私保护能力,以及更快的计算处理速度。
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关键词
基于位置服务
连续查询
粒子群属性聚类
属性匿名
位置泛化
隐私保护
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Keywords
location-based service
continuous query
particle swarm optimization clustering
attribute anonymity
location generalization
privacy preserving
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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