基于用户相关性的差分隐私轨迹隐私保护方案OA北大核心CSTPCD
Differential privacy trajectory privacy protection scheme based on user correlation
在使用位置查询服务时需要提供用户真实位置信息,导致用户信息泄露.大部分研究只针对单个用户的隐私保护,而忽略了多用户之间的相关性.针对轨迹隐私保护中多用户相关性的问题,提出了 一种基于用户相关性的差分隐私轨迹隐私保护方案.首先,构建历史轨迹树,利用变阶马尔可夫模型预测用户轨迹,从轨迹集合中生成一组高可用性的轨迹数据集;其次,根据用户轨迹之间的相关性获取一组关联性较低的预测轨迹集;最后,通过自定义隐私预算的方法,根据用户不同的隐私需求动态调整每个位置…查看全部>>
When using location-based services,users need to provide their real location information,which may lead to the leakage of user information.Most research only focuses on the privacy protection of individual users,while ignoring the corre-lation among multiple users.This paper proposed a differential privacy trajectory protection scheme based on user correlation for trajectory privacy protection issues involving multiple users.Firstly,it constructed a historic…查看全部>>
刘沛骞;贾庆林;王辉;申自浩
河南理工大学软件学院,河南焦作 454000河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作 454000河南理工大学软件学院,河南焦作 454000河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作 454000
计算机与自动化
位置隐私轨迹隐私保护差分隐私变阶马尔可夫模型
location privacytrajectory privacy protectiondifferential privacyvariable-order Markov model
《计算机应用研究》 2024 (7)
2189-2194,6
国家自然科学基金资助项目(61300216)河南省高等学校重点科研项目(23A520033)河南理工大学博士基金资助项目(B2022-16,B2020-32)
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