【摘 要】
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随着用户对基于位置服务隐私安全的日益关注,位置隐私保护成为当前研究的热点,但传统方法只针对单次或空时临近的多次匿名查询进行隐私保护,并未考虑基于大空时尺度范围匿名集分析的推理攻击。该文研究了针对空时K-匿名数据的关联规则挖掘算法,并利用南京市2 612辆出租车在2007年7月15日的GPS轨迹数据进行模拟实验。实验结果表明,基于空时K-匿名数据的关联规则可对用户的敏感空时区域隐私进行推理攻击,从而
【基金项目】
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基金项目：2010年度江苏政府留学奖学金项目,国家自然科学基金项目（41201465）,江苏省自然科学基金项目（BK2012439）,虚拟地理环境教育部重点实验室开放基金项目（NS206001）,江苏省测绘科研项目（JSCHKY200909）
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随着用户对基于位置服务隐私安全的日益关注,位置隐私保护成为当前研究的热点,但传统方法只针对单次或空时临近的多次匿名查询进行隐私保护,并未考虑基于大空时尺度范围匿名集分析的推理攻击。该文研究了针对空时K-匿名数据的关联规则挖掘算法,并利用南京市2 612辆出租车在2007年7月15日的GPS轨迹数据进行模拟实验。实验结果表明,基于空时K-匿名数据的关联规则可对用户的敏感空时区域隐私进行推理攻击,从而产生更具威胁性的隐私暴露风险。该研究成果对于优化空时K-匿名方法、实现位置隐私的增强性保护具有实践价值,
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