【摘 要】
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基于历史查询概率的哑元位置隐私保护机制存在匿名度低、隐匿区域小和位置分布不均匀的问题.提出K-匿名哑元位置选取(K-DLS)算法用于位置隐私保护.通过综合考虑匿名集的位置离散度和零查询用户,增强哑元匿名集的隐私性.利用熵度量选择哑元位置,使得哑元匿名集的熵值最优,并根据位置偏移距离优化匿名结果,增加匿名集的位置离散度.仿真结果表明,K-DLS算法的哑元匿名集离散度优于DLS、DLP、Enhanced_DLP等算法,能够有效提高用户位置的隐私保护效果.
【机 构】
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兰州交通大学 电子与信息工程学院,兰州 730070
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基于历史查询概率的哑元位置隐私保护机制存在匿名度低、隐匿区域小和位置分布不均匀的问题.提出K-匿名哑元位置选取(K-DLS)算法用于位置隐私保护.通过综合考虑匿名集的位置离散度和零查询用户,增强哑元匿名集的隐私性.利用熵度量选择哑元位置,使得哑元匿名集的熵值最优,并根据位置偏移距离优化匿名结果,增加匿名集的位置离散度.仿真结果表明,K-DLS算法的哑元匿名集离散度优于DLS、DLP、Enhanced_DLP等算法,能够有效提高用户位置的隐私保护效果.
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