一种满足共匿性要求的空间K-匿名及分割算法  

Reciprocal_cloaking and Partition Algorithms for Spatial K-Anonymity

在线阅读下载全文

作  者:侯士江[1] 刘国华[2] 

机构地区:[1]燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004 [2]东华大学计算机科学与技术学院,上海200051

出  处:《小型微型计算机系统》2014年第1期93-98,共6页Journal of Chinese Computer Systems

基  金:国家自然科学基金项目(61070032)资助

摘  要:空间K-匿名(spatial K-anonymity,SKA)是利用K-匿名的概念来保护用户免受基于位置的攻击.然而,现有的满足共匿性(reciprocity)要求的算法—Hilbert隐匿依赖特定的数据结构,而所提出的共匿算法在采用用户—匿名器—LBS架构的情况下能够使用现有的空间索引.在此基础上,进一步提出了一种新型调节中值分割方法,以提高有效性(即最小化匿名空间区域的尺寸)和查询效率(构建代价).最后,实验证明所提出的方法具有更优良的性能,并且由于使用通用的空间索引,所以该方法也支持传统的空间查询.Spatial K-anonymity ( SKA ) exploits the concept of K-anonymity in order to protect the identity of users from locationbased attacks. However, the existing reciprocal method (Hilbert Cloak ) relies on a specialized data structure. In contrast, the proposed reciprocal algorithm uses existing spatial indices on the user locations based on the framework of User-Anonymizer-LBS. At the same time, an adjusted median splits algorithm is provided, aimed on effectiveness ( i.e., minimum anonymizing spatial region size) and efficiency (i. e. , construction cost}. Finally, the experimental results verify that the proposed methods have higher performance. Moreover, since employing general-purpose spatial indices, the proposed methods support conventional spatial queries as well.

关 键 词:基于位置的服务 匿名 隐私 空间数据库 

分 类 号:TP392[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象