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题名路网环境下的语义多样性位置隐私保护方法
被引量：10
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作者
曾海燕
左开中
王永录
刘蕊
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机构
安徽师范大学计算机与信息学院
安徽师范大学网络与信息安全安徽省重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第7期102-108,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61672039,No.61370050)。
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文摘
针对位置服务中基于K-匿名方法构造的匿名集因未考虑语义信息导致语义推断攻击问题,提出了一种路网环境下的语义多样性位置隐私保护方法。该方法根据不同语义位置用户访问数量,利用欧氏距离选择具有相似特性的语义位置类型,构建最优语义位置类型集合。根据路段上属于该类型集的语义位置所占比例,选择最优路段构建匿名集,使得匿名集不仅满足语义多样性,而且增加了用户语义位置的不确定性。实验结果表明,与LSBASC算法相比,该方法在平均匿名时间上提高了27%,SDA算法的执行效率更好。在相对空间粒度上减小了21%,隐私泄露程度上降低了3%,SDA算法以更小的匿名空间提供更高的服务质量和隐私保护程度,能有效地保护用户语义位置隐私。
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关键词
位置隐私
隐私保护
语义多样性
语义位置类型相似度
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Keywords
location privacy
privacy protection
semantic diversity
semantic location type similarity
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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