【摘 要】
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近年来,随着智能移动设备和移动感知技术的快速发展,各种基于位置服务的应用层出不穷,用户在享受这些应用为日常生活带来便利的同时其个人的位置和轨迹数据也在被这些应用持续收集。如果对收集到的数据不加处理便直接发布,则会给用户的个人隐私带来极大的安全隐患。因此,针对位置和轨迹数据的隐私保护不仅受到了国家机关的高度重视,也受到了国内外学者的广泛关注。然而,现有的假轨迹隐私保护技术在生成假轨迹时并未考虑用户轨
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近年来,随着智能移动设备和移动感知技术的快速发展,各种基于位置服务的应用层出不穷,用户在享受这些应用为日常生活带来便利的同时其个人的位置和轨迹数据也在被这些应用持续收集。如果对收集到的数据不加处理便直接发布,则会给用户的个人隐私带来极大的安全隐患。因此,针对位置和轨迹数据的隐私保护不仅受到了国家机关的高度重视,也受到了国内外学者的广泛关注。然而,现有的假轨迹隐私保护技术在生成假轨迹时并未考虑用户轨迹在路网中存在的时空特性,因此生成的假轨迹在实际应用中真实性较差易被攻击者识别出来,从而导致用户隐私泄露。针对此问题,本文提出一种路网中假轨迹生成隐私保护方法（RDTPP）来保护用户路网轨迹隐私安全。RDTPP算法的主要思想是,生成k-1条满足路网轨迹时空约束条件且与用户轨迹在运动模式上相似的假轨迹,通过将算法生成的假轨迹与用户轨迹共同构建一个轨迹k-匿名集来实现对用户轨迹的隐私保护。RDTPP以真实路网地图数据为基础构建路网无向图,在保证算法生成的假轨迹满足路网轨迹空间可达性约束的同时,通过轨迹上采样位置在路网无向图中对应位置点间的最短连通路径长度保证生成假轨迹满足路网轨迹时间可达性要求,使攻击者无法对假轨迹和用户轨迹在轨迹真实性方面进行判断。RDTPP还提出了信息损失和轨迹相似性方面的度量公式,保证生成假轨迹在运动模式上无法与用户轨迹区分,在对攻击者进行有效混淆的同时降低发布后轨迹集的信息损失。本文基于真实轨迹数据集对算法进行实验测试与分析,并与现有假轨迹隐私保护方法进行对比。对比实验结果表明,本文所提RDTPP算法可在有效保护用户路网轨迹隐私安全的同时保证发布轨迹集具有较高的数据可用性。
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