轨迹数据隐私保护综述

• 作者: 宋蕾 李菊雁 顾贞 马春光
• 来源期刊: 网络空间安全
• 学科: 工学
• 关键词: 轨迹数据 隐私保护 聚类 混合模型 频繁模式
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 数据安全与治理
• 页码范围: 32-40
• 页数: 9页
• 分类号: TP311
• 字数: 6149字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9456.2019.11.006

摘要

随着移动通信和位置感知技术的发展,将会在各个领域中产生且搜集到大量移动对象的位置及其运动轨迹数据,对这些数据进行分析和挖掘可以更好地服务于人们的生活.然而,轨迹数据中含有大量的个人隐私,如家庭住址、行为习惯等隐私信息,若不经处理直接将移动对象的位置轨迹数据发布出去,将会泄露移动对象的个人隐私.因此.如何让发布的轨迹数据具有较高利用效率的同时,又能保证轨迹数据隐私的研究受到了人们的关注.文章首先总结当前轨迹隐私保护方法的优缺点,然后分析轨迹数据的分布特征,讨论了未来轨迹数据隐私保护研究的发展.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马春光	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	134	987	16.0	22.0
2	顾贞	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	16	19	3.0	3.0
4	宋蕾	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	4	11	1.0	3.0
5	李菊雁	黑龙江大学数据科学与技术学院	3	5	1.0	2.0