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文檔簡介
1、具有全球定位功能的移動設(shè)備允許用戶在其位置附近檢索與自己相關(guān)的興趣點(diǎn)(POI)。由于詳細(xì)的位置信息能關(guān)聯(lián)出用戶的生活方式、政治傾向、宗教信仰、健康狀況等隱私信息,為了保護(hù)用戶隱私,使其精確的位置坐標(biāo)不暴露給具有位置服務(wù)的不可信第三方平臺是至關(guān)重要的。差分隱私保護(hù)不需要考慮攻擊者所掌握的任何背景知識,且它建立在堅實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)之上,對隱私保護(hù)也進(jìn)行了嚴(yán)格的定義并提供了相關(guān)量化評估方法,可以明顯增強(qiáng)隱私保護(hù)處理結(jié)果的可靠性,因而近幾年被學(xué)者廣
2、泛研究。而地域模糊性作為一種新性的擴(kuò)展模型,具有極高的學(xué)科前沿性。
本文首先研究了優(yōu)化地域模糊性和質(zhì)量損失之間的權(quán)衡問題,即在地域模糊性中給定某個閾值和先驗,通過改進(jìn)shokri提出的最優(yōu)機(jī)制,設(shè)計構(gòu)造支撐圖及支撐圖算法,使計算僅考慮興趣區(qū)域邊界而非每對位置的地域模糊約束,并引進(jìn)線性規(guī)劃問題,使約束數(shù)量從立方倍減少到平方倍,有效地減少線性約束數(shù)量,實現(xiàn)最小化服務(wù)質(zhì)量損失,從而達(dá)到更好的隱私保護(hù)。
其次,在此最優(yōu)機(jī)制中
3、研究了地域模糊性在實踐中的有效性,即保護(hù)用戶興趣點(diǎn)的能力。通過設(shè)置參數(shù)對提取興趣點(diǎn)算法進(jìn)行改進(jìn),之后分別在兩個數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行實驗仿真。對于每位用戶的移動軌跡,通過時空群集算法來識別其興趣點(diǎn),并將推測出的興趣點(diǎn)作為真實興趣點(diǎn)來研究,然后在改進(jìn)后的機(jī)制中模糊移動軌跡,并認(rèn)為此信息就是攻擊者所收集的信息。接著在模糊后的軌跡中運(yùn)用同樣的群集算法推測模糊后的興趣點(diǎn)。
最后,本文設(shè)置一組度量指標(biāo)來衡量保護(hù)用戶興趣點(diǎn)的能力。這些度量是:攻擊者
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