【摘 要】
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数据挖掘技术的支持下,大量的服务数据、背景知识相互关联,所产生的用户查询偏好、行为模式等边信息会驱动攻击者实施更强大的位置隐私攻击手段,攻破了现有大多数基于k-匿名
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数据挖掘技术的支持下,大量的服务数据、背景知识相互关联,所产生的用户查询偏好、行为模式等边信息会驱动攻击者实施更强大的位置隐私攻击手段,攻破了现有大多数基于k-匿名的保护方案.为了应对这些更强大的隐私威胁,本文提出一种融合边信息的双重匿名位置隐私保护方案SIFDA,即根据多样化查询概率和用户查询偏好相似性仔细筛选其他k-1个真实用户组成k-匿名集以抵御推理与共谋攻击.并设计了一个新颖的隐私保护度量标准,以精确衡量匿名集的隐私保护效果.同时,采用真实轨迹数据集,验证了本文所提出方法的有效性.
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