原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对移动社交网络迅猛发展带来的发布轨迹隐私泄露问题,提出了一种个性化的轨迹保护方案.根据个体个性化的隐私保护需求差异,对不同个体采用了不同的保护准则,这样可以解决传统隐私保护下过度保护及轨迹效用低等问题.给出k敏感轨迹匿名和(k,p)敏感轨迹匿名等重要的隐私保护定义,并利用Trie树的构造、剪枝、重构等技术实现了个体的个性化隐私保护.通过在真实数据集上的实验分析,证明该个性化方案比现存隐私保护方案在轨迹位置损失率方面性能更优,计算延时较低且效率更高.
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文献信息
篇名 一种个性化移动社交网络轨迹隐私保护方案
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 移动社交网络 隐私保护 轨迹隐私 个性化 Trie树
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目 信息安全技术
研究方向 页码范围 871-874
页数 4页 分类号 TP309.2
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.03.054
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈晶 武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室 92 517 13.0 18.0
3 杜瑞颖 武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室 42 260 9.0 14.0
9 张博闻 武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室 2 4 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
移动社交网络
隐私保护
轨迹隐私
个性化
Trie树
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
论文1v1指导