基于差分隐私的LBS群组最近邻查询

• 作者: 张琳 马银方
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 位置服务 群最近邻查询 差分隐私 区域不可分
• 年，卷（期）: 2017,（z1）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 336-341
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 8009字
• 语种: 中文

摘要

针对当前基于位置服务(LBS)的群组最近邻查询中出现的隐私保护问题,提出了一种新的基于差分隐私保护的LBS群组最近邻查询方法,该方法满足了差分隐私性质并引入了“区域不可区分”这一新的理念.基于分类及聚类给出了LBS群组构建方法并提供了群组隐私预算分配机制.提出了LBS群组用户位置扰乱算法(GPOL),将群组最近邻查询转换为群组质心的最近邻查询,并将其应用到整个隐私保护框架中.实验结果表明该方法能够有效地抵御现有的交叉攻击和组合攻击.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张琳	南京邮电大学计算机学院	44	414	10.0	19.0
2	马银方	南京邮电大学计算机学院	2	12	2.0	2.0