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基于差分隐私机制的位置数据隐私保护策略

Location data privacy protection based on differential privacy mechanism

作     者:杨理皓 谷科 李威 Yang Lihao;Gu Ke;Li Wei

作者机构:长沙理工大学计算机与通信工程学院综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室长沙410114 

出 版 物:《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期:2018年第35卷第3期

页      面:895-900页

学科分类:08[工学] 0839[工学-网络空间安全] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

基  金:国家自然科学基金资助项目(61402055 61462048 61504013) "综合交通运输大数据智能处理"湖南省重点实验室开放基金资助项目(JTXY16B03) 

主  题:位置数据 访问频率 差分隐私保护 多级查询树 

摘      要:位置定位服务技术作为一种全新的移动计算服务,在日常生活中应用广泛。一方面,数据信息共享极大地方便了人们的日常生活,另一方面也存在由于泄露个人敏感信息而产生的弊端,因此如何保护好位置数据是关键。由于位置数据具有价值高和低密度的特性,导致现有的隐私保护方法很难兼顾数据的保护和数据的效用性。基于差分隐私机制的位置数据隐私保护策略通过采用多级查询树的结构来查询和发布保护后的数据,并保持了数据项间的联系。首先构建多级查询树(位置搜索树),然后遍历查询树,使用差分隐私的指数机制来选取访问频率高的k项,最后通过拉普拉斯机制给选取的k项进行加噪。实验表明,相比于其他保护策略,基于差分隐私机制的位置数据隐私保护策略可用性和数据保护程度高,算法运行时间少,效率更高。

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