用户的行动轨迹还原与隐私风险度量

作者：彭瑞卿; 刘行军位置服务隐私保护轨迹还原隐私度量

摘要：位置隐私保护是位置服务中的关键安全问题.当前的位置隐私保护方法忽略了位置点之间的时空关联特性对敏感轨迹信息泄露的重要影响.本文提出了一种基于敏感轨迹点还原的风险模型,利用真实的样本轨迹数据,构造基于马尔科夫链的轨迹隐私威胁模型,基于时空上下文信息计算敏感轨迹点被还原的条件概率,还原由删除或抑制而造成的不完整轨迹数据.基于真实的轨迹数据完成实验,验证了该算法在轨迹数据还原准确性方面达到了80%以上.同时,针对行动轨迹还原中存在的隐私泄露问题,提出一种轨迹数据隐私风险度量模型,通过计算敏感状态的先验概率和后验概率之间的差值来评价轨迹还原造成的隐私泄露程度,估计轨迹点的对敏感位置的安全性影响,减少隐私泄露的风险.实验验证了该隐私保护算法的有效性.

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