计算机与现代化

• 算法设计与分析 • 上一篇    下一篇

基于轨迹预测的动态匿名算法

  

  1. 河海大学计算机与信息学院,江苏南京210098
  • 收稿日期:2015-08-31 出版日期:2016-01-22 发布日期:2016-01-26
  • 作者简介:马佳仕(1990-),男,江苏盐城人,河海大学计算机与信息学院硕士研究生,研究方向:网络信息安全; 吕鑫(1983-),男,博士后,研究方向:密码学,网络信息安全; 戚荣志(1980-),男,讲师,博士,研究方向:软件测试; 张云飞(1980-),男,讲师,博士,研究方向:数据挖掘,知识工程; 许国艳(1971-),女,副教授,博士,研究方向:大数据管理,数据起源追踪; 刘璇(1989-),女,博士研究生,研究方向:数据挖掘,大数据安全。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金面上项目(61272543); 国家科技支撑计划项目(2013BAB06B04); 中国华能集团公司总部科技项目(HNKJ13-H17-04); 江苏省自然科学基金资助项目(BK20130852); 江苏省博士后科研资助计划项目(1401001C) 

Dynamic Anonymity Algorithm Based on Trajectory Prediction

  1. College of Computer and Information, Hohai University, Nanjing 210098, China
  • Received:2015-08-31 Online:2016-01-22 Published:2016-01-26

摘要: 位置K匿名是实现LBS(Location Based Services)隐私保护的重要手段。已有的K匿名机制大多针对无知识背景的攻击者模型,对攻击者能力的估计不足,存在用户位置隐私泄露的风险。针对此问题,本文提出一种基于历史轨迹预测的LBS动态匿名算法。该算法充分考虑攻击者基于历史数据对用户轨迹的预测能力,根据用户轨迹隐私泄露的风险级别,动态调整K匿名值实施保护,实验证明该算法在保护用户位置隐私方面是有效的。

关键词: 历史数据, 动态匿名算法, 轨迹预测

Abstract: K-anonymity for location privacy is an important solution to protect the user’s trajectory in LBS.However, K-anonymity for location privacy can not always protect user’s privacy if the attackers have any background knowledge. We propose a dynamic anonymity algorithm based on historical data trajectory prediction. This algorithm uses the trajectory prediction ability to define the background knowledge of attackers’, when the user’s trajectory has a predicted risk, changs the value of anonymity set. A series of experiments on synthetic datasets are made, the results show this algorithm is feasible and effective.

Key words: history data, dynamic anonymity algorithm, trajectory prediction

中图分类号: