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题名基于本地差分隐私的众包隐私保护方法
被引量:1
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作者
赵龙
龙士工
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机构
贵州大学计算机科学与技术学院
贵州大学公共大数据国家重点实验室
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出处
《计算机与现代化》
2021年第7期115-119,126,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62062020)
贵州省科学基金黔科合重大专项([2018](3001))。
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文摘
在移动互联网发展的今天,基于位置服务(LBS)技术在移动互联上取得显著进展。针对个人用户进行精确定位时,数据信息隐私存在着泄露风险的问题,本文提出一种基于本地化差分隐私的地理不可区分性的扰动方法。在用户的真实位置数据信息流出客户端前采用地理不可区分性位置扰动方式,作用于真实位置以得到近似位置数据,服务器端收到后制成二级区域网格图,之后采用差分隐私对该图的工人计数进行扰动,最后在空间范围查询下进行实验验证,并与满足ε-本地化差分隐私扰动算法进行对比,精确度提高2.7%,同时与平均划分隐私预算分配方式进行实验对比,提高区域计数精确度4.57%。
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关键词
位置服务
本地化差分隐私
地理不可区分性
位置数据
二级区域网格图
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Keywords
LBS
local differential privacy
Geo-indistinguishable
location data
secondary area grid
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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