位置大数据中一种基于Bloom Filter的匿名保护方法

摘要：

位置大数据服务应用中存在大量的用户敏感信息,针对服务中海量数据分析的隐私泄露问题,提出一种基于Bloom Filter多哈希散列编码的位置匿名保护方法.采用启发式的隐私度量技术划分匿名区来隐藏真实的位置数据,保持欧氏距离上搜索目标的邻近关系以优化空间匿名框的面积,并在划分策略中引入查询服务相似性因子以减少空间碎片的产生.在移动用户和服务器之间构建可信的第三方位置匿名服务器,能有效地模糊目标节点,从而抵御恶意的隐私攻击.理论分析和仿真实验表明,新算法能有效优化匿名空间区域,提高隐私保护程度,并在海量数据集的构建过程中具有较优的时间复杂度.

关键词：位置大数据服务、隐私保护、位置敏感哈希、匿名区搜索

所属期刊栏目：44

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61402241,61572260,61373017,61572261,61472192;江苏省科技支撑计划BE2015702

在线出版日期：2017-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：144-149