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CLM:面向轨迹发布的差分隐私保护方法

通信学报 2017年第6期38卷 85-96页

作者：王豪徐正全熊礼治王涛武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 武汉大学地球空间信息技术协同创新中心湖北武汉430079 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

针对现有轨迹差分隐私保护发布方法面临的独立噪声容易被滤除的问题,提出一种轨迹差分隐私发布方法——CLM。CLM提出一种相关性拉普拉斯机制,利用高斯噪声通过特定的滤波器,产生与原始轨迹序列自相关函数一致的相关性噪声序列,叠加到原... 详细信息

针对现有轨迹差分隐私保护发布方法面临的独立噪声容易被滤除的问题,提出一种轨迹差分隐私发布方法——CLM。CLM提出一种相关性拉普拉斯机制,利用高斯噪声通过特定的滤波器,产生与原始轨迹序列自相关函数一致的相关性噪声序列,叠加到原始轨迹中并发布。实验结果表明,与现有的轨迹差分隐私保护发布方法相比,CLM能够达到更高的隐私保护强度并能保证较好的数据可用性。

关键词：轨迹发布隐私保护差分隐私相关性拉普拉斯

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轨迹发布中的隐私保护研究

轨迹发布中的隐私保护研究

作者：郑永星福建师范大学

学位级别：硕士

近年来,随着移动通讯和传感设备等位置感知技术的发展及应用,产生了大规模的移动对象轨迹数据。轨迹数据中蕴含着丰富的时空信息,发布这些数据供相关部门进行分析挖掘可以支持多种与移动对象相关的应用,为人们的日常生活、商业运作方法... 详细信息

近年来,随着移动通讯和传感设备等位置感知技术的发展及应用,产生了大规模的移动对象轨迹数据。轨迹数据中蕴含着丰富的时空信息,发布这些数据供相关部门进行分析挖掘可以支持多种与移动对象相关的应用,为人们的日常生活、商业运作方法以及科学研究带来了巨大收益。然而,由于轨迹数据记录着用户的行踪,与用户的隐私信息密切相关,未对这些数据进行隐私保护处理就直接发布将造成严重的隐私威胁。因此,如何在不侵犯用户隐私的前提下合理地利用这些数据成为当前主要的挑战。在轨迹数据发布前,设计相应的隐私保护方法,既保护轨迹中用户的隐私信息,又确保发布轨迹数据的可用性,已经成为当下研究的热点。本文系统地介绍了轨迹数据发布场景下存在隐私泄露问题,分析对比了现有方法的优缺点,并设计相应的轨迹隐私保护方法提高发布轨迹数据集的安全性和完整性。首先,针对传统轨迹k-匿名未结合实际的路网情况,仅将轨迹看成由具有时间信息的坐标点序列组成,在欧式空间寻找相似的轨迹来构造匿名集合,从而造成潜在的隐私泄露和数据可用性低的问题,提出了一种基于路网的轨迹匿名方法,根据路网信息对轨迹数据进行发布,在保证发布的轨迹数据集可用性的同时显著提高安全性。其次,为了进一步提升发布轨迹数据集的完整性,本文结合轨迹位置点背后的语义信息和用户个性化隐私需求,提出一种基于语义的个性化轨迹隐私保护方法,仅对轨迹中处于用户认为敏感的语义兴趣点内的位置点序列进行相应的处理,保护用户个人隐私信息的同时,提升发布轨迹数据集的可用性。最后,通过系统的理论和实验分析,本文所述方法能够在轨迹数据的安全性和完整性之间做一个较好的平衡,验证方法的有效性。

关键词：轨迹发布隐私保护 k-匿名语义轨迹路网信息

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面向子区域轨迹发布的差分隐私方法

小型微型计算机系统 2024年

作者：柯裕雨李杨广东工业大学计算机学院

如何在保证整体区域发布数据可用性的同时，也保证子区域发布数据的可用性是差分隐私轨迹数据发布的一个重要问题。传统轨迹数据发布算法简单的对轨迹数据进行切分，未考虑子区域数据发布的可用性。因此，提出了一种面向子区域轨迹发布... 详细信息

如何在保证整体区域发布数据可用性的同时，也保证子区域发布数据的可用性是差分隐私轨迹数据发布的一个重要问题。传统轨迹数据发布算法简单的对轨迹数据进行切分，未考虑子区域数据发布的可用性。因此，提出了一种面向子区域轨迹发布的差分隐私方法。首先，提出了基于背景知识的Minimum Description Length，在提取轨迹特征点时保留子轨迹关键信息，减少隐私预算的支出。其次，设计了轨迹移动算法，该算法处理了轨迹点在不同子区域之间的移动模式，提高了轨迹数据的合理性。最后，设计了一个密度自适应轨迹生成算法，对隐私预算进行了再分配，提高了子区域轨迹信息的可用性。实验结果表明，本文所提出的方法不仅保证整体数据的可用性，也保证了子区域数据的可用性。

关键词：差分隐私轨迹发布子区域隐私预算

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面向轨迹发布的数据隐私信息保护方法研究

面向轨迹发布的数据隐私信息保护方法研究

作者：雷若荷河北大学

学位级别：硕士

互联网信息技术和移动终端定位技术的迅速发展,推动了各类电子智能设备的更新迭代,越来越多基于位置服务(Location Based Service,LBS)的应用走进了人们的生活。用户的位置信息通常以轨迹序列的形式存储、处理、发布。轨迹数据在城市规... 详细信息

互联网信息技术和移动终端定位技术的迅速发展,推动了各类电子智能设备的更新迭代,越来越多基于位置服务(Location Based Service,LBS)的应用走进了人们的生活。用户的位置信息通常以轨迹序列的形式存储、处理、发布。轨迹数据在城市规划、交通管理等领域都发挥了关键的作用,为现代人们的生活、科学研究和企业运行带来了巨大的变革。然而,由于轨迹数据往往包含着用户的隐私信息,如果在数据集发布之前不进行保护处理,会使用户面临隐私泄露的威胁。目前,已有许多针对轨迹隐私保护的技术方法被提出,如常用的轨迹k-匿名法、轨迹差分隐私技术等。但现有的保护方法容易降低轨迹数据的数据效用,存在如忽视位置语义信息或噪声添加过大等问题。因此,如何平衡用户的隐私需求和轨迹数据的可用性,依然是一个亟待解决的问题。本文就轨迹数据发布场景下的隐私信息保护问题展开研究,提出了两种轨迹安全发布方案,主要研究成果如下:(1)提出一种基于轨迹段图划分的隐私保护轨迹发布方法。首先,该方法根据轨迹的时间特征分割原始轨迹,获得具有不同时间戳的初始和最终轨迹段,并划分到对应的轨迹段等价类中;然后,结合网格过滤法,计算轨迹段间的形状距离,通过构造位置点语义分类树,计算起止位置点间的语义距离;接着以距离阈值和斜率差值的(d,s)-约束条件为基础,将轨迹段等价类映射为轨迹段无向图。最后,使用图划分法查找近似最优的k条轨迹,构建轨迹段k-匿名集。通过在真实数据集上进行对比评估,证明了本方法在满足一定的隐私需求的前提下提高了数据效用。(2)提出一种基于聚类的差分隐私轨迹发布方法。首先,通过识别原始轨迹的时间特征,构建轨迹时间等价类;然后利用无监督的聚类算法对每个时间戳下的位置点进行划分,形成多个聚类空间;接着,结合网格法和指数机制为聚类空间生成聚类代表元,将聚类代表元进行聚合,并从中筛选出合格的聚合轨迹,以提高发布轨迹的质量和效用;最后为聚合轨迹计数值添加噪声并进行一致性约束,得到可发布的轨迹数据集。在真实数据集上进行对比实验,结果表明本方法不仅能有效降低用户隐私泄露的风险,而且能使发布的轨迹具有较好的可用性。

关键词：轨迹发布位置隐私语义分类树轨迹段图划分差分隐私

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基于差分隐私的轨迹数据发布技术研究

基于差分隐私的轨迹数据发布技术研究

作者：杜晓鑫西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着物联网的发展,智能设备逐渐被普及到人们的工作与生活当中。服务提供商通过智能设备为用户提供便利的服务,其中,就包含了基于位置的服务。基于位置的服务遍及人们生活的方方面面,例如,位置查找服务,导航服务,签到服务等。提供服务... 详细信息

随着物联网的发展,智能设备逐渐被普及到人们的工作与生活当中。服务提供商通过智能设备为用户提供便利的服务,其中,就包含了基于位置的服务。基于位置的服务遍及人们生活的方方面面,例如,位置查找服务,导航服务,签到服务等。提供服务的同时,服务提供商收集了大量的细粒度轨迹数据。这些数据对很多数据分析工作都有用处,比如,推荐相似的朋友,推荐可能感兴趣的位置等等。然而,直接发布轨迹数据用于数据分析将会对个人产生严重的隐私威胁。这是由于轨迹数据包含着大量的个人敏感信息,例如家庭地址,公司地址,经常访问的地点(例如医院)等。因此,在发布轨迹数据前,有必要对其进行脱敏处理。近年来,差分隐私模型由于其提供可证明的隐私保证而受到学术界和工业界的广泛关注,被应用于大量的数据隐私发布技术中。目前,差分隐私模型分为中心化差分隐私模型以及本地化差分隐私模型,分别适用于有可信平台以及没有可信平台收集用户轨迹的场景。然而,现有的基于这两个模型的轨迹发布方法没有充分结合轨迹的语义信息,使得发布轨迹的可用性较差。针对上述不足,本文介绍了一种基于中心化差分隐私的轨迹发布方案以及一种基于本地化差分隐私的轨迹发布方案,用于隐私地发布轨迹数据。本文的主要工作分为以下几个方面。(1)提出一种基于中心化差分隐私的轨迹发布方案。该方案首先提取轨迹的语义特征并将其建模为分层图模型,然后提取轨迹的地理特征将其建模为相关矩阵和长度分布。接着对特征模型添加满足差分隐私的噪声,并基于加扰的特征模型,提出了一种轨迹数据合成算法用于生成保留语义可用性和地理可用性的合成轨迹。此外,本文分析了该方案的隐私性,证明其满足差分隐私。(2)提出一种基于本地化差分隐私的轨迹发布方案。该方案首先将真实轨迹中的位置映射到其对应的分类,然后基于真实的分类序列使用差分隐私模型概率性地选择各个位置的扰动分类。最后,该方案基于扰动分类序列选择发布轨迹中的扰动位置。本文同样证明了该方案满足差分隐私。(3)基于真实数据集Geolife和T-Drive,使用频繁模式,空间密度和分布,出行相关可用性指标分别测试了本文所提的两个方案的有效性。实验结果表明,本文所提的两个方案均能够比对比方案实现更好的发布轨迹可用性。

关键词：轨迹发布隐私保护差分隐私语义保护兴趣点(POI)

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一种基于单点收益的轨迹隐私保护方法

电子学报 2020年第1期48卷 143-152页

作者：陈传明林文诗俞庆英罗永龙安徽师范大学计算机与信息学院安徽芜湖241002 网络与信息安全安徽省重点实验室安徽芜湖241002

如何在轨迹数据发布时保护用户隐私信息并且最大程度地减少数据损失是隐私保护研究领域的一个重要课题.本文提出一种基于单点收益的轨迹隐私保护方法,在满足用户隐私要求的情况下,根据收益计算结果,在轨迹数据集中抑制位置点或者添加假... 详细信息

如何在轨迹数据发布时保护用户隐私信息并且最大程度地减少数据损失是隐私保护研究领域的一个重要课题.本文提出一种基于单点收益的轨迹隐私保护方法,在满足用户隐私要求的情况下,根据收益计算结果,在轨迹数据集中抑制位置点或者添加假轨迹,保证每次处理轨迹数据集时能达到最大收益,从而减少信息损失.理论分析和实验结果表明,在隐私容忍度要求较高或者攻击者数量较多的情况下,本文方法能在保证隐私保护强度前提下有效降低数据损失率.

关键词：假轨迹隐私保护单点收益轨迹发布轨迹抑制问题点对

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效用增强的差分私有轨迹合成方法

北京航空航天大学学报 2024年第12期50卷 3615-3631页

作者：张学军许陈田丰杜晓刚黄海燕徐彤兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 陕西师范大学计算机科学学院西安710062 陕西科技大学电子信息与人工智能学院西安710021

轨迹数据对各种应用都具有重要的价值,然而共享与利用轨迹数据的同时保护用户隐私是一个长期的挑战。目前流行的轨迹共享隐私保护方法是基于差分隐私技术来生成与真实轨迹高度相似的完整合成轨迹,然而这些方法会造成合成轨迹可用性低且... 详细信息

轨迹数据对各种应用都具有重要的价值,然而共享与利用轨迹数据的同时保护用户隐私是一个长期的挑战。目前流行的轨迹共享隐私保护方法是基于差分隐私技术来生成与真实轨迹高度相似的完整合成轨迹,然而这些方法会造成合成轨迹可用性低且易遭受位置隐私推理攻击的问题。为此,提出一种效用增强的差分私有轨迹合成方法 (UtiE-DPT)。该方法通过多次空间划分真实轨迹数据集,构建了细粒度的自适应密度网格来离散化真实轨迹,并设计了适合于自适应密度网格的差分私有马尔可夫移动模型、轨迹行程分布和轨迹长度分布计算模型来更精确地提取真实轨迹的效用保持关键统计特征,有效增强了合成轨迹的效用。为了防止轨迹隐私泄露,对提取的关键统计特征进行差分私有扰动。根据提取的特征并结合抗攻击约束策略生成抵御推理攻击的合成轨迹。在模拟与真实数据集上的大量实验结果表明,与现有的轨迹合成隐私保护方法 DP-Star和AdaTrace相比,UtiE-DPT在保护轨迹隐私和抵御位置隐私推理攻击的同时增强了合成轨迹的可用性。在不考虑抵御推理攻击时,UtiE-DPT生成合成轨迹的查询误差比AdaTrace降低了21%~27%,比DP-Star降低了32%~53%;在抵御推理攻击后,虽然合成轨迹的弹性比比AdaTrace降低了约1%~2%,但查询误差比AdaTrace降低了16%~21%,在隐私保护与效用之间达成更好的均衡。

关键词：轨迹隐私差分隐私轨迹发布马尔可夫链推理攻击

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基于个性化时空聚类的差分隐私轨迹保护模型

信息网络安全 2024年第1期 80-92页

作者：尹春勇蒋奕阳南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京信息工程大学软件学院南京210044

随着位置感知设备的普及,轨迹数据已广泛应用于现实生活。然而,轨迹数据通常与敏感标签相关联,不当地分享或发布这些数据可能会泄露用户的隐私,且不同数据的敏感程度互异。针对上述问题,文章提出了基于个性化时空聚类的差分隐私轨迹保... 详细信息

随着位置感知设备的普及,轨迹数据已广泛应用于现实生活。然而,轨迹数据通常与敏感标签相关联,不当地分享或发布这些数据可能会泄露用户的隐私,且不同数据的敏感程度互异。针对上述问题,文章提出了基于个性化时空聚类的差分隐私轨迹保护模型。首先,针对轨迹中海量时间数据与隐私保护的需要,文章提出模糊均值聚类算法(FCM算法);其次,在空间分割的过程中,通过密度进行聚类,并实现个性化调整隐私预算分配的目的,从而提高数据效用;再次,在轨迹合成阶段,对比真实轨迹数据,选择更具代表性的轨迹;最后,在发布阶段,引入Laplace机制对轨迹数目进行隐私保护。为了验证文章所提出的模型在轨迹效用与隐私保护上的成果,将该模型与另外两种模型在4个阶段上进行了比较。实验结果表明,文章所提出的模型在数据效用方面提升15.45%,在相同隐私预算下,隐私保护强度提升至少35.62%。

关键词：个性化预算分配差分隐私时空聚类轨迹隐私轨迹发布

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基于假轨迹的轨迹隐私保护方法研究

基于假轨迹的轨迹隐私保护方法研究

作者：赵文婷桂林电子科技大学

学位级别：硕士

随着GPS智能移动设备和移动计算的快速发展,基于位置的服务(Location Based Service,LBS)在物联网应用中越来越受青睐。智能终端和定位技术的更新和升级,旨在为用户和服务商之间提供通信载体进行信息交互。然而人们沉浸在互联网时代源... 详细信息

随着GPS智能移动设备和移动计算的快速发展,基于位置的服务(Location Based Service,LBS)在物联网应用中越来越受青睐。智能终端和定位技术的更新和升级,旨在为用户和服务商之间提供通信载体进行信息交互。然而人们沉浸在互联网时代源源不断带给其便利的输入时,也在不知不觉地将个人隐私进行输出。轨迹数据未经处理直接发布,是泄露用户隐私的最直接途径。攻击者不仅可以获得移动对象的位置分布和行程轨迹,甚至可以通过关联外部知识进行数据挖掘,推测出用户的生活喜好、社会关系等较为隐含的私密信息。因此,轨迹隐私保护方面的研究对于人们和社会的发展有着重大的意义。本文针对轨迹数据发布中的隐私保护问题开展研究,基于从不同角度出发的隐私保护目的,提出了两种基于假轨迹的轨迹隐私保护方法。1)针对目前假轨迹生成方法未考虑轨迹多特征,易产生不合理位置的问题,本文提出了一种基于稀疏表示的虚假轨迹生成方法。该方法首先对原始轨迹数据集进行预处理,转换成具有多特征的轨迹矩阵;然后通过稀疏表示构建测试样本和训练样本的表达式,并加入L2正则项构建一个新的目标损失函数;最后基于该方法进行优化迭代,为每个测试样本选择对应权重系数最高的top-M个训练样本。实验结果表明:该方法具有较好的生成假轨迹的效果,与已有的MLN(Moving in a Neighborhood)、MN(Moving in a Limited Neighborhood)方法进行对比,基于不同的评价指标验证了该方法的有效性。2)针对大多数生成的虚假轨迹都能被CNN网络模型检测出来,造成隐私保护效率降低的问题,本文提出了一种基于轨迹采样点聚类的虚假轨迹生成方法。该方法首先对原始轨迹数据集进行预处理,转换成具有多特征的轨迹矩阵;然后根据新定义的距离函数计算轨迹相似性,通过设置阈值来缩减待聚类集合的大小;接着基于上述得到的集合使用K-means聚类的方法再次筛选出目标的近邻集合,直到遍历完每个采样点后,重构一条新的虚假轨迹。该方法可以保证构成的虚假轨迹集合中的轨迹在时间区间内的任意时刻的采样点位置都是相近的。以此类推,设置不同的阈值,就会形成不同的虚假轨迹段划分到真实轨迹的聚类集合中。实验结果证明:与列举的5种虚假轨迹生成算法相比,在CNN对以上伪轨迹检测率分别为97.2%,94.1%,86.8%,83.3%,16.5%的情况下,基于此方法下生成的虚假轨迹被检测成功的概率低于10%,达到了较好的轨迹隐私保护效果。

关键词：轨迹发布隐私保护稀疏表示聚类虚假轨迹 CNN鉴别模型