位置服务中基于贝叶斯的隐私泄露分析

• 作者: 关志 吴振刚 孙惠平 陈钟
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 位置服务 隐私度量 隐私保护 重新识别 朴素贝叶斯
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 1114-1118
• 页数: 5页
• 分类号: TP309.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.04.037

摘要

个人位置信息是一种物理隐私信息,敌手可以根据背景知识获取用户的真实身份.为了分析位置服务的用户隐私问题,建模了敌手进行身份推理攻击的过程,并提出了一种根据个人位置信息测量身份泄露的贝叶斯推理方法.通过对比观测的位置信息与背景知识数据库的匹配程度,该方法能重新识别用户真实身份.实验采用了真实路网的数据集,结果显示不可信LBS通过收集查询请求能以很高的概率确定用户真实身份.研究表明高精度的个人位置信息泄露导致很高的身份隐私风险.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈钟	北京大学信息科学技术学院	105	1674	18.0	38.0
5	孙惠平	北京大学高可信软件技术教育部重点实验室	8	83	4.0	8.0
6	关志	北京大学信息科学技术学院	9	111	4.0	9.0
10	吴振刚	北京大学信息科学技术学院	2	20	2.0	2.0