基于深度学习的GPS轨迹去匿名研究

• 作者: 卜冠华 周礼亮 李昊 张敏
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 循环神经网络 轨迹去匿名 GPS轨迹 数据预训练
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与信息安全
• 页码范围: 244-250
• 页数: 7页
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2022.02.008

摘要

移动互联网和LBS技术的高速发展使得位置服务提供商可以轻松收集到大量用户位置轨迹数据,近期研究表明,深度学习方法能够从轨迹数据集中提取出用户身份标识等隐私信息.然而现有工作主要针对社交网络采集的签到点轨迹,针对GPS轨迹的去匿名研究则较为缺乏.因此,对基于深度学习的GPS轨迹去匿名技术开展研究.首先提出一种GPS轨迹数据预训练方法,经过子轨迹划分、位置点转化和位置点嵌入,原始GPS轨迹中的空间距离和上下文信息被嵌入到定长向量中,使得GPS轨迹数据能够作为神经网络的输入.其次提出一种基于深度神经网络训练的GPS轨迹去匿名方法,基于预训练得到的向量序列,采用LSTM、GRU等神经网络作为编码器训练拟合用户标识,实现匿名轨迹数据的用户关联.最后基于Geolife轨迹数据集对上述方法进行验证,实验中轨迹去匿名的准确率和Top5准确率分别达到了56.73％ 和73.48％,实验结果表明,基于深度学习的GPS轨迹去匿名方法能够从匿名轨迹数据中较为准确地识别出用户标识.