位置大数据中一种基于Bloom Filter的匿名保护方法

• 作者: 刘彦 张琳
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 位置大数据服务 隐私保护 位置敏感哈希 匿名区搜索
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 144-149
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 6335字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.06.024

摘要

位置大数据服务应用中存在大量的用户敏感信息,针对服务中海量数据分析的隐私泄露问题,提出一种基于Bloom Filter多哈希散列编码的位置匿名保护方法.采用启发式的隐私度量技术划分匿名区来隐藏真实的位置数据,保持欧氏距离上搜索目标的邻近关系以优化空间匿名框的面积,并在划分策略中引入查询服务相似性因子以减少空间碎片的产生.在移动用户和服务器之间构建可信的第三方位置匿名服务器,能有效地模糊目标节点,从而抵御恶意的隐私攻击.理论分析和仿真实验表明,新算法能有效优化匿名空间区域,提高隐私保护程度,并在海量数据集的构建过程中具有较优的时间复杂度.

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
5	刘彦	南京邮电大学计算机学院	3	33	2.0	3.0