查询结果:   何远德,黄奎峰.一种连续查询事件中基于语义的轨迹k-匿名方法[J].计算机应用与软件,2019,36(8):311 - 316.
中文标题
一种连续查询事件中基于语义的轨迹k-匿名方法
发表栏目
安全技术
摘要点击数
78
英文标题
A TRACK K-ANONYMITY METHOD BASED ON SEMANTIC FOR CONTINUOUS QUERY EVENTS
作 者
何远德 黄奎峰 He Yuande Huang Kuifeng
作者单位
西南民族大学语言实验教学中心 四川 成都 610041 重庆三峡医药高等专科学校 重庆 404120    
英文单位
Language Experiment Teaching Center, Southwest University for Nationalities, Chengdu 610041, Sichuan, China Chongqing Three Gorges Medical College, Chongqing 404120, China    
关键词
轨迹k-匿名 连续查询事件 事件本体 轨迹聚类
Keywords
Trajectory k-anonymity Consecutive query events Event ontology Trajectory clustering
基金项目
中央高校基本科研业务费专项基金项目(2016NZYQN40);四川省科技厅项目(2016ZR0149)
作者资料
何远德,实验师,主研领域:信息安全与理论,计算机网络与应用。黄奎峰,讲师。 。
文章摘要
针对传统的轨迹k-匿名方法难以防范以连续查询为背景知识的攻击问题,利用事件本体对轨迹连续查询进行形式化表示的优点,提出一种连续查询事件中基于语义的轨迹k-匿名方法。该方法引入OWL(Ontology Web Language)形式化表示关于轨迹查询事件,构建基于事件本体的轨迹匿名模型;利用轨迹片段相似度计算和Jena推理引擎,给出基于k-匿名查询事件的轨迹聚类方法,实现关于当前轨迹的虚假匿名组。实验表明,与传统方法相比,该方法的信息损失率降低了15%~20%,查询精准率保持在75%以上,执行时间减少约20秒,较好地维持轨迹数据匿名的有效性和可扩展性。
Abstract
Traditional trajectory k-anonymity method is difficult to prevent attacks by background knowledge of consecutive queries. In the view of this, based on the advantage of event ontology in formalizing continuous trajectory query, we proposed a trajectory k-anonymity based on semantic for consecutive query events. This paper introduced OWL to formulae the data query events about trajectories, and established a trajectory anonymity model based on event ontology. Using the similarity calculation of trajectory fragments and Jena reasoning engine, we gave a trajectory clustering method based on k-anonymity query events to realize the false anonymous group of current trajectories. Experiments show that the proposed method reduces the information loss rate by 15%~20%, keeps the query precision rate above 75%, reduces the execution time by about 20 s, and maintains the validity and scalability of anonymity of trajectory data.
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摘要
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