【摘要】：位置隱私保護是位置服務中的關(guān)鍵安全問題.當前的位置發(fā)布隱私保護方法忽略了位置點之間的時空關(guān)聯(lián)特性對敏感軌跡信息泄露的重要影響.本文提出了一種基于敏感軌跡點還原的風險模型,利用真實的樣本軌跡數(shù)據(jù),構(gòu)造基于馬爾科夫鏈的軌跡隱私威脅模型,基于時空上下文信息計算敏感軌跡點被還原的條件概率,還原由刪除或抑制而造成的不完整軌跡數(shù)據(jù).基于真實的軌跡數(shù)據(jù)完成實驗,驗證了該算法在軌跡數(shù)據(jù)還原準確性方面達到了80%以上.同時,針對行動軌跡還原中存在的隱私泄露問題,提出一種軌跡數(shù)據(jù)隱私風險度量模型,通過計算敏感狀態(tài)的先驗概率和后驗概率之間的差值來評價軌跡還原造成的隱私泄露程度,估計軌跡點的發(fā)布對敏感位置的安全性影響,減少隱私泄露的風險.實驗驗證了該隱私保護算法的有效性.
【圖文】：

．設用戶ｕ的時空軌跡模型為Ｍ，則Ｍ＝（Ａ，Ｔ－１，π）．其中Ａ＝｛Ａ１，Ａ２，…，ＡＴ－１｝為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣集合．其中，Ａｔ為由Ｃｔ到Ｃｔ＋１的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣．對于每一個Ａｔ，第ｉ行ｊ列的ａｔｉ，ｊ表示從Ｃｔ到Ｃｔ＋１是由位置ｉ轉(zhuǎn)移到位置ｊ概率．其中，∑ｊａｉ，ｊ＝１或者∑ｊａｉ，ｊ＝０．π為初始狀態(tài)Ｃ１中不同位置的概率分布．圖１為一個具有三個狀態(tài)Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３的基于一階馬爾可夫鏈的時空軌跡模型．位置集合Ｌ＝｛１，２，３，４｝．通過對采集的歷史軌跡數(shù)據(jù)的學習，我們掌握了該用戶ｕ在ｔ＝１時刻的狀態(tài)只有１與２兩種可能，并且通過統(tǒng)計方法可以得到這兩種可能性的概率分別為０．３和０．７．這樣便可以得到初始狀態(tài)Ｃ１的概率分布π為：π＝［０．３０．７００］圖１中相鄰狀態(tài)之間的有向邊表示從前一個狀態(tài)所處的某一個位置會以一定的概率轉(zhuǎn)移到后一個狀態(tài)的某一個位置，邊上的權(quán)值表示這一轉(zhuǎn)移概率，因此我們可以得到由Ｃ１到Ｃ２的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣Ａ１以及Ｃ２到Ｃ３的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣Ａ２分別為：圖１基于一階馬爾科夫鏈的時空軌跡模型Ｆｉｇ．１Ｓｐａｔｉａｌ－Ｔｅｍｐｏｒａｖｙｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｓｉｎｇｌｅ－ｏｒｄｅｒＭａｒｋｏｖｃｈａｉｎ１４４

ｅｃｔｂ·Ａｔｂ·Ａｔｂ＋１…Ａｔ－１］ｉ·［ｅｉ·Ａｔ·Ａｔ＋１…Ａｔｅ－１］ｃｔｅ（３）其中，ｅｃｔｂ表示從ｔｂ到ｔ的概率傳播，ｅｉ表示從ｔ到ｔｅ的概率傳播，ｉ∈［１，Ｔ］．上述公式所描述的方法在還原空白狀態(tài)節(jié)點的位置時，不僅考慮了空白節(jié)點前面最近的已知節(jié)點，也考慮了之后最近的已知節(jié)點．若只考慮之前的節(jié)點，則可能會導致求得的對應最大概率的節(jié)點無法生成后續(xù)的已知節(jié)點．如圖２所示，為某離線樣本Ｓ中空白狀態(tài)節(jié)點Ｃｔ，以及距離其最近的兩個非空白狀態(tài)節(jié)點Ｃｔ－１與Ｃｔ＋１．每個節(jié)點的位置取值有０和１兩種選擇，節(jié)點之間的有向邊表示轉(zhuǎn)移概率．假設已觀測到Ｃｔ－１＝０且Ｃｔ＋１＝１，，若只考慮Ｃｔ－１對Ｃｔ的影響，則根據(jù)最大概率原則，求得的Ｃｔ的位置取值為０，但如圖中的模型所描述，由Ｃｔ＝０到Ｃｔ＋１＝１之間的轉(zhuǎn)移概率為０，說明該預測結(jié)果不正確．因此，應該綜合考慮之前與之后已知狀態(tài)節(jié)點的影響，計算：Ｐ（Ｃｔ＝０｜Ｃｔ－１＝０）Ｐ（Ｃｔ＋１＝１｜Ｃｔ＝０）和Ｐ（Ｃｔ＝１｜Ｃｔ－１＝０）Ｐ（Ｃｔ＋１＝１｜Ｃｔ＝１），分別為０和０．２，因此預測的結(jié)果應為Ｃｔ＝１．圖２離線樣本ＳＦｉｇ．２ＯｆｆｌｉｎｅｓａｍｐｌｅＳ攻擊者根據(jù)還原的軌跡樣本對用戶的行動模式進行分析和預測，軌跡還原的準確率越高則相應的預測精度也越高，對用戶造成的隱私威脅也越大．軌跡預測
【作者單位】： 湖北經(jīng)濟學院信息管理與統(tǒng)計學院;
【基金】：湖北省教育廳科研計劃項目(Q20152203)
【分類號】：TP309

【參考文獻】

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本文編號：2519142