【摘 要】
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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
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,江苏省无线传感网高技术研究重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61402241,61572260,61373017,61572261,61472192）, 江苏省科技支撑计划（BE2015702）资助
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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
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