發(fā)布時(shí)間：2018-03-30 13:04

  本文選題：軌跡隱私　切入點(diǎn)：隱私保護(hù)　出處：《西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：針對路網(wǎng)環(huán)境中攻擊者利用速度預(yù)測獲得用戶位置隱私的問題,提出了一種提高當(dāng)前路段查詢密度值的密度壓縮算法。該算法在用戶真實(shí)位置附近添加大量噪聲用戶,通過噪聲用戶影響當(dāng)前路段查詢密度,進(jìn)而降低速度預(yù)測的準(zhǔn)確性,破壞攻擊者通過概率轉(zhuǎn)移矩陣預(yù)測用戶行駛速度的攻擊行為,以此保護(hù)用戶在路網(wǎng)環(huán)境中的位置軌跡隱私。該算法通過密度壓縮使真實(shí)用戶和噪聲用戶表現(xiàn)出相同速度,提高了真實(shí)用戶與噪聲用戶之間的相似程度,降低了噪聲用戶被識別的機(jī)率,進(jìn)一步隱藏了真實(shí)用戶。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與其他主流算法相比,密度壓縮算法能夠更有效地抵抗基于速度預(yù)測的攻擊行為,具有更好的隱私保護(hù)能力。在執(zhí)行時(shí)間和隱私保護(hù)成功率等方面的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步表明,該算法更適合在路網(wǎng)環(huán)境下提供隱私保護(hù)服務(wù),具有廣闊的應(yīng)用前景。
[Abstract]:In order to solve the problem of obtaining user location privacy by speed prediction in road network environment, a density compression algorithm is proposed to improve the density value of the current section query, which adds a large number of noisy users near the real location of the user. The noise user affects the query density of the current section, which reduces the accuracy of the speed prediction, and destroys the attack behavior of the attacker to predict the user's driving speed through the probability transfer matrix. In order to protect the privacy of the user's location path in the road network environment, the algorithm makes the real user and the noise user show the same speed through density compression, and improves the similarity degree between the real user and the noise user. The experimental results show that the density compression algorithm can resist the attack behavior based on speed prediction more effectively than other popular algorithms. The experimental results on the execution time and the success rate of privacy protection further show that the proposed algorithm is more suitable for providing privacy protection services in the network environment and has a broad application prospect.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;佳木斯大學(xué)信息電子技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61472097) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20132304110017) 黑龍江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(F2015022)
【分類號】：TP309

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本文編號：1686031