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基于差分隐私的轨迹隐私保护方法
被引量：
5
1
作者
袁水莲
皮德常
胥萌
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期1266-1273,共8页
针对现有的轨迹隐私保护模型大多难以抵御复杂背景知识攻击的问题,本文提出了一种基于差分隐私的轨迹隐私保护方法.首先结合地理不可区分机制对原始轨迹数据添加半径受限的拉普拉斯噪音;其次构造数据映射模型将原始数据和噪音数据映射...
针对现有的轨迹隐私保护模型大多难以抵御复杂背景知识攻击的问题,本文提出了一种基于差分隐私的轨迹隐私保护方法.首先结合地理不可区分机制对原始轨迹数据添加半径受限的拉普拉斯噪音;其次构造数据映射模型将原始数据和噪音数据映射到新的发布位置,使攻击者无法获取真实轨迹数据;接着应用最优数据映射函数发布最优的轨迹位置以提高发布数据的可用性;最后利用差分隐私抵御非敏感信息推理攻击,进一步保护用户隐私.实验结果表明,本文算法既能有效保护轨迹数据中用户的隐私,也能保证数据的可用性.
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关键词
轨迹数据
隐私保护
差分隐私
地理不可区分
背景知识攻击
推理攻击
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职称材料
题名
基于差分隐私的轨迹隐私保护方法
被引量：
5
1
作者
袁水莲
皮德常
胥萌
机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期1266-1273,共8页
文摘
针对现有的轨迹隐私保护模型大多难以抵御复杂背景知识攻击的问题,本文提出了一种基于差分隐私的轨迹隐私保护方法.首先结合地理不可区分机制对原始轨迹数据添加半径受限的拉普拉斯噪音;其次构造数据映射模型将原始数据和噪音数据映射到新的发布位置,使攻击者无法获取真实轨迹数据;接着应用最优数据映射函数发布最优的轨迹位置以提高发布数据的可用性;最后利用差分隐私抵御非敏感信息推理攻击,进一步保护用户隐私.实验结果表明,本文算法既能有效保护轨迹数据中用户的隐私,也能保证数据的可用性.
关键词
轨迹数据
隐私保护
差分隐私
地理不可区分
背景知识攻击
推理攻击
Keywords
trajectory
data
privacy
protection
differential
privacy
geographical
indistinguishability
background
knowledge
attack
inference
attack
分类号
TP309.2 [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
基于差分隐私的轨迹隐私保护方法
袁水莲
皮德常
胥萌
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
5
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