位置服务中一种基于假轨迹的轨迹隐私保护方法

在位置隐私保护中,现有的方法很多都是针对用户单个位置的隐私保护,而现实情况是,用户始终处在一个连续运动的状态中,在每一个地点都有可能发出位置查询服务,由此可以产生一个用户运动的轨迹。因此如何保证这条轨迹不被攻击者识别出来就是连续查询条件下要解决的问题。针对轨迹隐私保护问题,文章提出一种基于假轨迹的轨迹隐私保护方法,在用户连续查询形成运行轨迹的同时,算法根据用户自身设定的隐私度参数要求,生成符合要求的假位置和假轨迹,通过降低攻击者的识别概率来提高轨迹隐私保护度。模拟仿真实验结果证明,与随机生成假轨迹的方法相比,在隐私保护度较高的情形下,文章方法在时间消耗和假轨迹的生成数目上都有一定的优势。

轨迹发布中基于时空关联性的假轨迹隐私保护方案

从轨迹的整体方向、轨迹中相邻位置的时间可达及移动距离对单条轨迹中相邻位置间的时空关联性和轨迹间的相似性进行分析,提出了一种基于时空关联性的假轨迹隐私保护方案。安全性分析表明所提方案能有效混淆假轨迹与真实轨迹,避免攻击者识别出假轨迹。大量实验表明,所提方案在仅需较少计算时间的同时,能确保生成的假轨迹与真实轨迹具有相似性,从而有效保护轨迹发布中用户的轨迹隐私。

稀疏环境下基于假轨迹的轨迹隐私保护方法

针对稀疏环境下的移动对象轨迹数据经匿名处理后可用性低的问题,提出一种稀疏环境下基于假轨迹的轨迹隐私保护算法。在本文算法中,考虑了移动对象所处的地理环境,将轨迹的整体方向和轨迹间距作为选择假轨迹的重要依据。此外,还提出了使用访问概率的概念来平衡匿名和数据可用性,从而实现轨迹数据匿名。基于移动对象的轨迹数据集进行实验与分析,实验结果表明,本文算法在满足轨迹数据匿名需求的情况下有更高的数据可用性。

一种基于假数据的新型轨迹隐私保护模型

基于位置服务的普及给人们的生活带来了极大的便利,但同时也带来了严重的隐私泄露问题。基于假轨迹的隐私保护技术是目前比较流行的一种方法,但是现有的大多数假轨迹方法没有考虑到用户的个性化需求。基于此问题,提出了一种改进的隐私保护模型,并按照这个模型设计了一个假轨迹生成算法。该模型包含5个参数,分别命名为短期位置暴露概率、长期轨迹暴露概率、轨迹偏移距离、轨迹局部相似度和服务请求概率,用户可以通过自身需求自定义这些度量,并通过假轨迹生成算法来生成假轨迹,从而避免隐私的泄露。实验结果表明,该算法可以在满足相同隐私的条件下生成较少的假轨迹,尤其是考虑了服务请求概率这一背景信息,该模型在保护移动对象轨迹隐私方面比之前的方案更有效。

一种基于几何变换的数字脚印轨迹隐私保护方法研究

随着信息技术的快速发展,人们在网络空间留下了形式各异的数字脚印。数字脚印可以揭示个人和群体的行为爱好,在方便人们交流的同时,也带来了隐私安全问题,引起人们的广泛关注。针对数字脚印中的用户移动轨迹,文章提出了基于几何变换的数字脚印轨迹隐私保护方法。根据用户对隐私保护的需求强度,中心匿名服务器对真实轨迹进行旋转、平移变换生成满足要求的假轨迹,从而减小真实轨迹被识别的概率。仿真实验表明,当用户对隐私保护需求程度较高时,相比于随机模式生成法和旋转模式生成法,文章所提方法生成的假轨迹相似度更高,假轨迹生成效率更高。

基于轨迹方向的轨迹隐私保护算法

给出了一种基于轨迹运行方向的轨迹隐私保护算法.在隐私保护中,假轨迹法是位置服务中一种广泛使用的有效方法,但在用户的连续运动中,用户发出服务请求的位置可能出现在轨迹中的任何一点,如何让生成的假轨迹更加逼真是一个不小的挑战.针对此问题,本文提出了基于轨迹方向的轨迹隐私保护算法TPPA-TD.采用此算法,中间服务器可以根据用户不同的隐私需求,形成不同相似度的假轨迹,从而降低用户轨迹被攻击者发现的概率.实验结果表明,与传统的随机生成法相比,TPPA-TD在用户的隐私要求较高时能够生成更多的假轨迹,而且生成的假轨迹与用户的真实轨迹更加逼真.

一种基于单点收益的轨迹隐私保护方法

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.

防止暴露位置攻击的轨迹隐私保护

为解决移动对象轨迹信息被大量收集所导致的轨迹隐私泄露问题,提出了基于假轨迹的轨迹隐私保护算法。在该算法中,考虑了用户的暴露位置,基于轨迹相似性和位置多样性的综合度量,设计了一种启发式规则来选择假轨迹,从而使得生成的假轨迹能有效隐匿真实轨迹和敏感位置。此外,还提出了轨迹有向图策略和基于网格划分的地图策略来优化算法的执行效率。基于真实的轨迹数据进行实验测试和分析,实验结果表明所提算法在保持数据可用性的情况下能有效保护真实轨迹。

一种安全高效的轨迹隐私保护方案

针对现有的假轨迹隐私保护方法大多忽视了背景知识攻击并且生成的轨迹相似度不足,提出一种基于第三方可信服务器的新的保护方法。当用户端提出请求时,首先根据用户所在的地理位置和假位置的距离约束生成合适的假位置,然后利用轨迹相似度这一约束让生成的假轨迹的方向与真实轨迹的方向更加相似。实验表明:该算法与随机生成的假轨迹算法相比轨迹方向相似度更高、运行时间较少,且能防止敌手的背景知识攻击,能更好地实现轨迹隐私保护。

一种面向路网时空约束的轨迹隐私保护技术

现有发布轨迹隐私保护方法没有考虑实际路网环境中轨迹的时空约束条件,不能对用户的轨迹隐私进行有效保护,导致轨迹隐私存在安全隐患。针对此问题,提出一种面向路网时空约束的轨迹隐私保护算法(TPP_(ST)),保护发布轨迹隐私安全。TPP_(ST)算法通过生成满足路网时空约束条件且与用户原始轨迹相似的假轨迹,将原始轨迹与假轨迹共同发布,从而隐藏原始轨迹信息,防止攻击者识别用户的轨迹隐私。基于真实轨迹数据集进行实验测试与分析,实验结果表明:TPP_(ST)算法可在保护轨迹隐私安全的同时,保证发布轨迹集的高数据可用性。

一种基于停顿和映射的隐私轨迹混淆策略

针对现有的轨迹隐私保护策略的不足,如K-匿名策略需要主动发送请求,而真实使用场景下只能被动等待接口调用等情况,提出了一种新的隐私轨迹混淆策略,能在保护用户隐私的基础上尽可能保证LBS的使用.该策略核心思想包括3个方面:延迟使用,即将当前混淆区域中心置为用户一段时间前的真实位置;停顿处理,即考虑到真实轨迹中存在的停顿现象,当用户短时间停顿时虚拟轨迹也随之停顿;固定点映射,即在某些需要被暴露或固定映射的定位上采用映射点方法将真实定位映射为虚假定位.实验表明该策略既能保护用户定位隐私,又能最大程度地使用LBS.