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基于泛化的高效k-匿名轨迹隐私保护方法研究与实现

基于泛化的高效k-匿名轨迹隐私保护方法研究与实现

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作者：王玥天广州大学

学位级别：硕士

轨迹数据自身蕴藏着丰富的地理时空信息,深入挖掘分析轨迹数据能够支持多种应用,所以许多科研机构以及政府组织等都加大了对轨迹数据的研究分析力度。如果有攻击者在未获得授权的情况下,通过分析轨迹数据推理获取相关数据产生者的其他... 详细信息

轨迹数据自身蕴藏着丰富的地理时空信息,深入挖掘分析轨迹数据能够支持多种应用,所以许多科研机构以及政府组织等都加大了对轨迹数据的研究分析力度。如果有攻击者在未获得授权的情况下,通过分析轨迹数据推理获取相关数据产生者的其他个人信息,那么相应的个人隐私就会被这些轨迹暴露。在当前,轨迹数据隐私保护问题主要可以分为两类:一类是离线模式下数据发布的位置轨迹隐私保护;另一类是基于位置的在线轨迹隐私保护。考虑到轨迹数据发布的广泛性以及对应的有效攻击方法的出现,本研究主要关注离线模式下数据发布中的轨迹数据隐私保护。目前最常见的攻击手段是链接攻击。而在传统关系数据库中已证明k匿名是针对链接攻击的有效防御手段,已有许多研究尝试将这一通用隐私保护原则应用到轨迹数据隐私保护上。这些研究专注于利用不同的手段使轨迹满足k匿名性标准以满足隐私保护要求,但很少考虑算法的实际可用性。实际应用当中由于轨迹数据本身的特殊性,待发布的轨迹数据集往往规模庞大,算法复杂度直接影响着方法的可用性。当前已有的基于不确定性的方法虽然运行效率尚可但在隐私保护程度上表现不如人意,而基于合并泛化的方法虽在隐私保护能力上有相对优秀表现但是运行效率十分低下,很难投入大规模数据应用当中。针对链接攻击的轨迹k匿名算法应当具有较好的隐私保护能力且尽量减小对数据有效性与可用性的损失,同时要重点关注方法本身是否可以高效运行,尽可能少地产生运行开销,好的方法应该在这三方面取得一定的平衡,但现有方法鲜有满足。针对以上问题,本文提出以下的研究内容:(1)轨迹k匿名算法通常由划分原始轨迹集与匿名化每个组两部分组成,为保证隐私保护能力本工作选择合并泛化的方法对轨迹进行k匿名处理,出于保护数据有用性考虑需要有衡量合并带来的损失的方法,并以此为基础设计划分轨迹集为K簇的方法,且这一方法需要尽可能避免冗余计算高效完成。考虑现实生活中的轨迹通常具有局部性,选择较小合并成本只需要在附近的轨迹之间计算比较。本项研究提出了一种层次化网格结构以重新组织轨迹,并基于此结构设计轨迹匹配与索引方法以求获得合并损失尽量小的原始轨迹集划分。(2)为了提高方法运行效率,在层次化网格结构与索引的基础上对基本方法进行不同的优化。首先是引入z-ordering编码,利用其同样具有的局部性改造编码,使得相近网格编码更近且层次间网格转换更方便。然后是引入基于长度的剪枝,优化基于索引的搜索策略,将其改造为自上而下的单程比较,减少了不必要的匹配查询。最后是基于网格的合并搜索剪枝策略,这个操作是对轨迹合并过程的优化,虽然并没有改变最坏的时间复杂度,但是实际应用在保持合并代价最小的基础上有效地减少了合并过程中点对的计算比较过程。(3)在大规模数据集上,采用多维度的评价指标比较典型的k匿名方法W4M,GLOVE,KLT与本文提出的新算法GINDEX在不同性能方面的表现,并对实验结果进行了合理分析,GINDEX在各方面表现优秀。综上所述,本文提出的基于层次化网格结构与索引的算法GINDEX在运行效率方面有着不同数量级的优越表现,同时还有较好的隐私保护能力与尽量小的数据有效性与可用性损失。

关键词： k匿名轨迹数据隐私层次化网格索引运行效率轨迹合并

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