本文關(guān)鍵詞： 隱私保護(hù) k-匿名 敏感項(xiàng)集 動態(tài)隱藏　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：時空k-匿名因其適應(yīng)移動性環(huán)境以及實(shí)現(xiàn)更為簡單方便等特點(diǎn),是當(dāng)前LBS(基于位置服務(wù))領(lǐng)域中被使用最廣泛的模型。由于LBS在線及動態(tài)的特性,使傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)變形或重構(gòu)方法不足以對抗利用從大量時空k-匿名數(shù)據(jù)集挖掘到的關(guān)聯(lián)規(guī)則的用戶隱私攻擊。針對以上問題提出了基于敏感項(xiàng)集動態(tài)隱藏的用戶隱私保護(hù)方法(SIDH),感知敏感規(guī)則對應(yīng)項(xiàng)集空間的正負(fù)邊界,增量擴(kuò)展原始快照查詢匿名集數(shù)據(jù),以敏感項(xiàng)集的動態(tài)隱藏凈化敏感關(guān)聯(lián)規(guī)則,最終實(shí)現(xiàn)用戶隱私保護(hù)。通過對2 612輛出租車的GPS數(shù)據(jù)生成的匿名集進(jìn)行敏感項(xiàng)集隱藏實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,SIDH方法隱藏敏感項(xiàng)集的數(shù)量和速度明顯高于傳統(tǒng)匿名方法,并且不會新增敏感項(xiàng)集。因此SIDH方法更能有效應(yīng)對匿名集敏感關(guān)聯(lián)規(guī)則的推理攻擊,副作用較小。
[Abstract]:Space-time k- anonymity is the most widely used model in the field of location-based services due to its characteristics of adaptability to mobile environment and easier implementation. Due to the online and dynamic characteristics of LBS. The traditional methods of data transformation or reconstruction are not sufficient to resist user privacy attacks using association rules mined from a large number of space-time k- anonymous datasets. A dynamic hiding user based on sensitive itemsets is proposed to solve the above problems. Privacy protection methods (. SIDH. Sensing sensitive rules correspond to positive and negative boundary of itemset space, and incrementally extend original snapshot to query anonymous set data, and purify sensitive association rules by dynamic hiding of sensitive item set. Finally, the user privacy protection is realized. The sensitive itemset hiding experiment is carried out on the anonymous set generated from the GPS data of 2612 taxis, and the results show that. The number and speed of hiding sensitive itemsets by SIDH method is obviously higher than that of traditional anonymous methods, and no sensitive itemsets are added. Therefore, SIDH method is more effective to deal with the reasoning attack of anonymous set sensitive association rules. The side effect is small.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)地理與生物信息學(xué)院;南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41201465) 江蘇省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(BK2012439) 江蘇省社會發(fā)展項(xiàng)目(BE2016774)
【分類號】：TP309
【正文快照】： 近年來,由于用戶隱私的泄露問題日益嚴(yán)重,使得隱私保護(hù)逐漸變成大眾聚焦的熱點(diǎn)問題以及LBS進(jìn)一步發(fā)展需要克服的難點(diǎn)問題[1~4]。時空k-匿名[5]是國內(nèi)外眾多隱私保護(hù)方法中在LBS領(lǐng)域使用最廣泛的模型,該方法一般基于分布式LBS系統(tǒng)[6],其應(yīng)用服務(wù)器通常會針對大時空范圍的LBS用

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