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基于軌跡形狀多樣性的隱私保護算法

大小:1.13 MB 人氣: 2017-12-17 需要積分:2

  針對匿名集內軌跡間的高度相似性而導致的軌跡隱私泄露問題,提出基于軌跡形狀多樣性的隱私保護算法。該算法通過軌跡同步化處理的方式改進軌跡數據的預處理過程,以減少信息損失;并借鑒Z一多樣性思想,在貪婪聚類時選擇Z條具有形狀多樣性的軌跡作為匿名集成員,以防止集合內成員軌跡的形狀相似性過高而導致軌跡形狀相似性攻擊。理論分析及實驗結果均表明,該算法能夠在保證軌跡K一匿名的同時滿足f一多樣性,算法運行時間較小,且減少了軌跡信息損失,增強了軌跡數據的可用性,更好地實現了軌跡隱私保護,可有效應用到隱私保護軌跡數據發布中。

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