查询结果:   徐启元,陈珍萍,付保川,许馨尹,邵雪莲.基于差分隐私的混合位置隐私保护[J].计算机应用与软件,2019,36(6):296 - 301.
中文标题
基于差分隐私的混合位置隐私保护
发表栏目
安全技术
摘要点击数
57
英文标题
HYBRID LOCATION PRIVACY PROTECTION BASED ON DIFFERENTIAL PRIVACY
作 者
徐启元 陈珍萍 付保川 许馨尹 邵雪莲 Xu Qiyuan Chen Zhenping Fu Baochuan Xu Xinyin Shao Xuelian
作者单位
苏州科技大学电子与信息工程学院 江苏 苏州 215009     
英文单位
School of Electronic and Information Engineering,Suzhou University of Science and Technology, Suzhou 215009, Jiangsu, China     
关键词
位置隐私 差分隐私 混合保护 k-means聚类
Keywords
Location privacy Differential privacy Hybrid protection K-means clustering
基金项目
国家自然科学基金项目(61672371,51874205,61803279);江苏省高等学校自然科学研究重大项目(17KJA520005)
作者资料
徐启元,硕士生,主研领域:信息安全,智慧城市。陈珍萍,副教授。付保川,教授。许馨尹,讲师。邵雪莲,硕士生。 。
文章摘要
针对现有差分隐私k-means算法对初始中心点敏感、用户位置数据误差偏大、可用性较低等问题,根据LBS的特点,引入人流密度的概念,提出一种基于差分隐私k-means的混合位置隐私保护方法。根据LBS特点将用户位置点分成离散位置点和非离散位置点,基于差分隐私技术,采用改进聚类算法对位置信息进行泛化和加噪;通过分析用户位置点的稀疏程度来确定离散点,对离散点位置信息采用基于差分隐私的单独加噪技术;对非离散点采用基于差分隐私的改进k-means算法进行泛化处理,以实现用户位置信息的隐私保护。仿真实验表明,在相同隐私预算的前提下,该方法具有较高的数据可用性。
Abstract
Aiming at problems such as the existing differential privacy k-means algorithm is sensitive to the initial center point, the user location data error is large, and the availability is low, etc., according to the characteristics of LBS, the concept of crowd density was introduced, and a hybrid location privacy protection method based on differential privacy k-means was proposed. In terms of the characteristics of the LBS, the location of the users location was divided into discrete points and non-discrete points. Base on the differential privacy technology, using improved clustering algorithms to generalize and enhance the location information, the discrete points were determined by analyzing the sparsity degree of the users position points. The improved k-means algorithm based on differential privacy was used to generalize the non-discrete points to realize the privacy protection of user location information. Simulation results show that the proposed method has high data availability under the premise of the same privacy budget.
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文  章  标  题
作者1
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摘要
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基于差分隐私的混合位置隐私保护
徐启元
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