基于生成对抗网络的位置隐私博弈机制

• 作者: 魏礼奇 赵志宏 白光伟 沈航
• 来源期刊: 计算机科学
• 关键词: 隐私保护 服务质量 博弈论 机器学习 生成对抗网络
• 年，卷（期）: 2021,（10）
• 所属期刊栏目: 信息安全|Information Security
• 页码范围: 266-271
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.200900021

摘要

文中提出了一种以用户为中心的位置隐私博弈机制,目的是在满足LBS服务质量的基础上生成对应的保护策略,并减小计算规模和效用损失.该机制以Stackelberg博弈模型为基础,用户在请求LBS服务时,采用位置模糊机制对自身位置进行扰动后发送给LBS服务器,使攻击者难以推测自己的真实位置;攻击者根据已知的一部分背景知识,对匿名区域内用户的保护策略进行推断并调整攻击方式,最小化用户隐私水平.为了解决传统线性规划解法在现实场景中计算复杂度过高、实用性低的问题,文中采用生成对抗网络参与保护策略的生成,并尽可能降低效用代价.实验结果表明,该保护机制在隐私保护水平方面有着良好的表现,在损失一定服务质量的同时明显缩短了保护机制的生成时间.