數(shù)據(jù)發(fā)布中的軌跡隱私保護(hù)方法研究.pdf

1、近年來，隨著GPS和其他移動(dòng)定位設(shè)備及服務(wù)的廣泛使用，使得收集到的軌跡數(shù)據(jù)也日益增多。一方面，軌跡數(shù)據(jù)中含有大量有價(jià)值的信息，通過挖掘和分析這些時(shí)空軌跡可以幫助支持多種與移動(dòng)相關(guān)的決策；另一方面，每條軌跡中含有的信息都可以被攻擊者所利用，以識(shí)別用戶的敏感信息，比如個(gè)人的興趣愛好、行為模式、生活習(xí)慣、健康狀況等從而對(duì)用戶構(gòu)成不可預(yù)測的傷害。因此，在發(fā)布時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)之前，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以防止用戶的隱私被重新識(shí)別。
　　目前，

2、很多研究者們都針對(duì)這一問題展開研究并取得了一定的研究成果，其中軌跡k-匿名的方法是解決這一問題比較常用也是效果比較好的方法。傳統(tǒng)的軌跡k-匿名方法是將時(shí)間和空間上相近的至少k條軌跡進(jìn)行匿名，使得匿名后的這k條軌跡不可區(qū)分。它是針對(duì)軌跡上的所有點(diǎn)進(jìn)行匿名，這就導(dǎo)致軌跡嚴(yán)重失真，影響數(shù)據(jù)質(zhì)量。同時(shí)，為了將時(shí)空相近的軌跡劃分到同一個(gè)k-匿名集中，需要對(duì)軌跡進(jìn)行聚類。然而軌跡在時(shí)間和空間上的分布很難進(jìn)行統(tǒng)一，因此需要更加復(fù)雜的算法對(duì)軌跡進(jìn)行預(yù)處

3、理。
　　另外，軌跡上各個(gè)點(diǎn)的隱私需求是不同的，攻擊者的背景知識(shí)也與軌跡上某些特殊的點(diǎn)有關(guān)。因此，針對(duì)以上問題，本文提出了數(shù)據(jù)發(fā)布中基于興趣點(diǎn)的軌跡k-匿名隱私保護(hù)方法。該方法主要通過保護(hù)軌跡上的興趣點(diǎn)來達(dá)到保護(hù)軌跡隱私的目的。很顯然，在軌跡匿名之前需要先提取軌跡的興趣點(diǎn)，根據(jù)軌跡隱私需求和研究需要，首先給出了本文中興趣點(diǎn)的定義。在形成軌跡k-匿名集的過程中，本文避免了復(fù)雜的軌跡距離計(jì)算，而是根據(jù)相近軌跡的特征將時(shí)空相近的軌跡劃分