强大的LBS隐私的多种指标:距离,语义和时间因素
Yongjun Li1,2, Yuefei Zhu1, Jinlong Fei1
1School of Cyberspace Security, Information Engineering University, Zhengzhou 450002, China.
本研究引入了基于位置的服务 (LBS) 隐私的新型指标,通过整合语义,时间和查询数据来增强地理不可区分性 (Geo-I). 这种新方法显著改善了用户的隐私,防止敌对攻击.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 信息安全 信息安全
- 地理信息系统 (GIS) 是一个地理信息系统.
背景情况:
- 现有的基于位置的服务 (LBS) 隐私指标通常仅依赖于欧几里德距离,限制了它们的有效性.
- 地理不可分辨性 (Geo-I) 是LBS的隐私机制,但其指标具有固有的局限性.
- 敌对攻击可以利用背景知识来损害LBS中的用户隐私.
研究的目的:
- 提出LBS隐私保护的创新和全面指标.
- 通过整合多种数据类型来增强地理区分 (Geo-I).
- 改善语义多样性,服务相似性和空间分散,以获得更好的隐私.
主要方法:
- 开发了一种包含地理,语义,时间和查询数据的新型指标.
- 使用OSMNX和高德地图数据构建了北京东城区的度量.
- 通过使用Geolife数据集评估了该指标对抗对抗攻击的有效性.
主要成果:
- 拟议的指标表明,服务质量下降至少减少了50%.
- 与现有方法相比,对抗性攻击错误至少增加了0.3倍.
- 模拟结果证实了用户隐私的显著提升.
结论:
- 这种全面的指标有效地减轻了基于背景知识的对抗性攻击.
- 拟议的方法在LBS位置隐私保护框架内显著提高了用户隐私.
- 与传统方法相比,这种指标为LBS隐私提供了更强大的解决方案.
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