原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
群智感知网络中现有隐私保护算法对所有位置采用相同的隐私保护策略,导致位置隐私或保护过度或保护不足,且获得的感知数据精度较低.针对这一问题,提出了一种满足用户个性化隐私安全需求的位置隐私保护算法.首先,根据用户的历史移动轨迹,挖掘用户对不同位置的访问时长、访问频率以及访问的规律性来预测位置对用户的社会属性;然后,结合位置的自然属性,预测用户一位置的敏感等级;最后,结合用户在不同的位置有不同的隐私安全需求的特点,设置动态的隐私判定方案,在每个位置选择敏感度低的用户参与感知任务,以确保用户在隐私安全的前提下,贡献时空相关性精确高的感知数据.仿真结果表明,该算法在提高隐私保护水平的同时还提高了感知数据的精度.
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面向聚类挖掘的个性化隐私保护算法
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聚类挖掘
隐私度
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文献信息
篇名 群智感知网络个性化位置隐私保护算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 位置隐私保护 个性化 敏感等级 群智感知网络
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 信息安全技术
研究方向 页码范围 930-934
页数 5页 分类号 TP309.2
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.1018
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 胡敏 重庆邮电大学通信与信息工程学院 43 189 7.0 12.0
2 张艳 重庆邮电大学通信与信息工程学院 17 56 5.0 7.0
3 黄宏程 重庆邮电大学通信与信息工程学院 29 140 7.0 10.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (73)
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研究主题发展历程
节点文献
位置隐私保护
个性化
敏感等级
群智感知网络
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
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