检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:邓劲松[1] 罗永龙[1,2] 俞庆英[1,2] 陈付龙[1,2]
机构地区:[1]安徽师范大学数学计算机科学学院,安徽芜湖241003 [2]安徽师范大学网络与信息安全工程技术研究中心,安徽芜湖241003
出 处:《小型微型计算机系统》2017年第3期478-482,共5页Journal of Chinese Computer Systems
基 金:国家自然科学基金项目(61370050)资助;安徽省自然科学基金项目(1308085QF118)资助
摘 要:基于位置服务应用产生越来越多的轨迹数据,这些轨迹数据通常包含用户的敏感信息,不恰当的轨迹数据发布将泄露用户隐私.针对轨迹数据发布时轨迹序列引起的隐私泄露问题,提出基于局部抑制和序列重构的隐私保护算法,该算法首先对轨迹数据集进行局部抑制,然后通过序列重构将局部抑制序列有选择的写回到数据集中,降低数据实用性损失.最后,文中在合成数据集上将该算法与现有其他算法进行了数据实用性对比分析,实验结果表明,本文提出的算法是有效的.Based on the Location-Based Service, more and more trajectory data are generated. These trajectory data often contain sensitive information about individuals, and improper publishing of the trajectory data may put the privacy of moving object at risk. In this paper, we propose a trajectory privacy-preserving algorithm based on local suppression and sequence rescontruction, which can protect the trajectory privacy for moving object in the trajectory data publishing. At first, we use local suppression operation to the trajectory database,and then we excute the sequence resconstruction operation to reduce the data utility loss, which can written back the local suppressed sequence into database by selection. At last, the proposed algorithm is compared with other existing algorithms on synthetic datasets from data utility, and the result of experiments show that the effectiveness of the proposed algorithm.
分 类 号:TP392[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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