位置数据带来了巨大的经济效益,但位置隐私泄露的问题也随之而来。针对连续R-range查询中遭到的最大移动边界(Maximum Movement Boundary,MMB)攻击问题,提出一种基于预先缓存的隐私保护机制。首先,提出伪随机泛化方法,以在保证位置隐私...位置数据带来了巨大的经济效益,但位置隐私泄露的问题也随之而来。针对连续R-range查询中遭到的最大移动边界(Maximum Movement Boundary,MMB)攻击问题,提出一种基于预先缓存的隐私保护机制。首先,提出伪随机泛化方法,以在保证位置隐私的基础上控制快照查询的泛化区域;接着,在该泛化查询区域内预测即将到达的路口,利用路口位置计算并预先缓存下一泛化查询区域。预先缓存的方法降低了连续查询间的时间关联,并提高了隐私保护水平。性能分析和实验结果表明,所提隐私保护机制能有效地减少最大移动边界攻击带来的隐私泄露问题。展开更多
文摘位置数据带来了巨大的经济效益,但位置隐私泄露的问题也随之而来。针对连续R-range查询中遭到的最大移动边界(Maximum Movement Boundary,MMB)攻击问题,提出一种基于预先缓存的隐私保护机制。首先,提出伪随机泛化方法,以在保证位置隐私的基础上控制快照查询的泛化区域;接着,在该泛化查询区域内预测即将到达的路口,利用路口位置计算并预先缓存下一泛化查询区域。预先缓存的方法降低了连续查询间的时间关联,并提高了隐私保护水平。性能分析和实验结果表明,所提隐私保护机制能有效地减少最大移动边界攻击带来的隐私泄露问题。