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基于历史查询概率的K-匿名哑元位置选取算法
被引量:
6
1
作者
杨洋
胡晓辉
杜永文
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期147-155,共9页
基于历史查询概率的哑元位置隐私保护机制存在匿名度低、隐匿区域小和位置分布不均匀的问题。提出K-匿名哑元位置选取(K-DLS)算法用于位置隐私保护。通过综合考虑匿名集的位置离散度和零查询用户,增强哑元匿名集的隐私性。利用熵度量选...
基于历史查询概率的哑元位置隐私保护机制存在匿名度低、隐匿区域小和位置分布不均匀的问题。提出K-匿名哑元位置选取(K-DLS)算法用于位置隐私保护。通过综合考虑匿名集的位置离散度和零查询用户,增强哑元匿名集的隐私性。利用熵度量选择哑元位置,使得哑元匿名集的熵值最优,并根据位置偏移距离优化匿名结果,增加匿名集的位置离散度。仿真结果表明,K-DLS算法的哑元匿名集离散度优于DLS、DLP、Enhanced;LP等算法,能够有效提高用户位置的隐私保护效果。
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关键词
基于位置的服务
位置隐私
哑元位置选取
零查询用户
K-匿名
地理位置分布
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题名
基于历史查询概率的K-匿名哑元位置选取算法
被引量:
6
1
作者
杨洋
胡晓辉
杜永文
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期147-155,共9页
基金
国家自然科学基金(11461038,61163009)
甘肃省高等学校创新基金(2020A-033)
甘肃省科技支撑计划项目(144NKCA040)。
文摘
基于历史查询概率的哑元位置隐私保护机制存在匿名度低、隐匿区域小和位置分布不均匀的问题。提出K-匿名哑元位置选取(K-DLS)算法用于位置隐私保护。通过综合考虑匿名集的位置离散度和零查询用户,增强哑元匿名集的隐私性。利用熵度量选择哑元位置,使得哑元匿名集的熵值最优,并根据位置偏移距离优化匿名结果,增加匿名集的位置离散度。仿真结果表明,K-DLS算法的哑元匿名集离散度优于DLS、DLP、Enhanced;LP等算法,能够有效提高用户位置的隐私保护效果。
关键词
基于位置的服务
位置隐私
哑元位置选取
零查询用户
K-匿名
地理位置分布
Keywords
Location Based Service(LBS)
location privacy
dummy location selection
zero-query users
K-anonymity
geographic distribution of locations
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于历史查询概率的K-匿名哑元位置选取算法
杨洋
胡晓辉
杜永文
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
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