轨迹隐私保护技术研究

随着移动设备和定位技术的发展,产生了大量的移动对象轨迹数据.轨迹数据含有丰富的时空信息,对其分析和挖掘可以支持多种与移动对象相关的应用.然而,针对轨迹数据的攻击性推理可能导致个人的兴趣爱好、行为模式、社会习惯等隐私信息暴露.另一方面,在基于位置的服务中,由于现有位置隐私保护技术并不能解决轨迹隐私泄露的问题,移动对象的个...     

基于k-匿名的轨迹数据隐私发布研究综述

随着移动定位技术的发展,大量移动轨迹数据使信息泄露于公开的互联空间中,使攻击者可以通过计算推理挖掘轨迹信息。轨迹数据发布的隐私保护是近年来网络空间安全领域研究的热点问题。为了防止该类轨迹数据隐私的泄露,通常采用k-匿名技术实现轨迹的隐私保护。该技术在国内外研究中取得了一定的成果。本文阐述了轨迹隐私保护的相关定义及研究方法,对国内外移动轨迹数据k-匿名隐私保护研究的成果进行了总结,并介绍了国内外有关轨迹数据k-匿名隐私保护研究的相关技术。同时对国内外的技术进行了比较,详细叙述了国外与国内各自方法的优点,指出了研究中存在的不足与今后研究的大致方向。     

轨迹数据的时空模式挖掘与管理决策研究综述

时空轨迹数据的获取变得越来越容易,轨迹数据刻画了移动对象的行为模式与活动规律,是对移动对象在时空环境下的移动模式和行为特征的真实写照,在城市规划、交通管理、服务推荐、位置预测等领域具有重要的应用价值。这些过程通常需要通过对时空轨迹数据进行模式挖掘才能得以实现。简述了轨迹数据挖掘的预处理和基本步骤,归纳了异常轨迹检测方法的分类,分析、总结了近年来基于轨迹数据的四种模式挖掘,从管理决策角度对轨迹数据挖掘进行相关综述和分析,有望为轨迹数据的模式挖掘与管理决策提供必要的文献资料和理论基础。     

时空轨迹序列模式挖掘方法综述

在全球定位、移动通信技术迅速发展的背景下涌现出了海量的时空轨迹数据,这些数据是对移动对象在时空环境下的移动模式和行为特征的真实写照,蕴含了丰富的信息,这些信息对于城市规划、交通管理、服务推荐、位置预测等领域具有重要的应用价值,而时空轨迹数据在这些领域的应用通常需要通过对时空轨迹数据进行序列模式挖掘才能得以实现。时空轨迹序列模式挖掘旨在从时空轨迹数据集中找出频繁出现的序列模式,例如： 位置模式（频繁轨迹、热点区域）、活动周期模式、语义行为模式,从而挖掘时空数据中隐藏的信息。总结近年来时空轨迹序列模式挖掘的研究进展,先介绍时空轨迹序列的数据特点及应用,再描述时空轨迹模式的挖掘过程：从基于时空轨迹序列来挖掘位置模式、周期模式、语义模式这三个方面来介绍该领域的研究情况,最后阐述现有时空轨迹序列模式挖掘方法存在的问题,并展望时空轨迹序列模式挖掘方法未来的发展趋势。     

基于数据处理的数据挖掘隐私保护技术分析

随着数据挖掘技术的发展与应用,如何在得到准确的挖掘结果的同时保护隐私信息不被泄露,已经成为必须解决的问题.基于数据处理的数据挖掘隐私保护是一种有效的途径,通过采用不同的数据处理技术,出现了基于数据匿名、数据变换、数据加密、数据清洗、数据阻塞等技术的隐私保护算法.文中对基于数据处理的数据挖掘隐私保护技术进行了总结,对各类算法的基本原理、特点进行了探讨.在对已有技术和算法深入对比分析的基础上,给出了数据挖掘隐私保护算法的评价标准.     

基于QuickBundles算法的轨迹聚类方法

随着卫星定位传感器的普及应用,形成了海量移动对象的轨迹数据.轨迹数据含有丰富的时空特征信息,通过对相关数据聚类处理,可以挖掘出移动对象的活动场景、位置等属性信息.通过借鉴神经成像学领域中的QuickBundles算法,介绍算法原理和实现,并基于此算法实现了一种轨迹聚类方法,通过使用实际GPS数据对此方法进行验证,从对聚...     

基于遗传算法的动态轨迹匿名算法

现有的轨迹隐私保护技术大多是对移动对象的静态轨迹数据进行保护,却忽略了移动对象动态轨迹依然存在隐私泄露的风险。针对此问题,提出基于遗传算法的动态轨迹匿名算法。利用遗传算法搜索全局最优解的特性,在移动对象当前时间段内的历史轨迹中建立轨迹行为模式,通过轨迹行为模式预测移动对象的轨迹,根据移动对象新增的预测轨迹不断更新轨迹行为模式,使得轨迹预测的准确性更高。对于新增的预测轨迹采用轨迹K-匿名技术进行匿名轨迹生成,以达到保护移动对象个体隐私信息的目的。实验表明,与现有的轨迹匿名算法相比,所提算法在保护轨迹隐私的同时进一步提高了轨迹数据质量。     

基于前缀投影技术的大规模轨迹预测模型

智能手机、车载GPS终端、可穿戴设备产生了海量的轨迹数据,这些数据不仅描述了移动对象的历史轨迹,而且精确地反映出移动对象的运动特点.已有轨迹预测方法的不足在于：不能同时兼具预测的准确性和时效性,有效的轨迹预测受限于路网等局部空间范围,无法处理复杂、大规模位置数据.为了解决上述问题,针对海量移动对象轨迹数据,结合频繁序列模式发现的思想,提出了基于前缀投影技术的轨迹预测模型PPTP（prefix projection based trajectory prediction model）,包含两个关键步骤：（1）挖掘频繁轨迹模式,构造投影数据库并递归挖掘频繁前序轨迹模式;（2）轨迹匹配,以不同频繁序列模式作为前缀增量式扩展生成频繁后序轨迹,将大于最小支持度阈值的最长连续轨迹作为结果输出.算法的优势在于：可以通过较短的频繁序列模式,增量式生成长轨迹模式;不会产生无用的候选轨迹,弥补频繁模式挖掘计算代价较高的不足.利用真实大规模轨迹数据进行多角度实验,表明PPTP轨迹预测算法具有较高的预测准确性,相对于1阶马尔可夫链预测算法,其平均预测准确率可以提升39.8%.基于所提出的轨迹预测模型,开发了一个通用的轨迹预测系统,能够可视化输出完整的轨迹路线,为用户路径规划提供辅助决策支持.     

轨迹隐私保护技术研究进展分析

随着移动社会网络和信息技术的发展,基于位置的服务应用更加广泛,轨迹隐私作为一种特殊的位置隐私,受到了人们的广泛关注。轨迹数据蕴含了移动用户在时间、空间维度内的丰富信息,结合其他相关的背景知识对这些数据进行挖掘、分析,可以获得许多隐私信息,其可能对人身安全造成威胁。因此如何在保证用户获得高质量服务的同时,又较好地保护用户的轨迹隐私,是轨迹隐私保护技术研究的核心内容。首先介绍了轨迹隐私保护的概念、应用类型、技术分类、衡量标准和系统结构;其次研究了近年来国内外关于轨迹隐私保护研究的主要技术和方法;最后分析了该领域当前的研究热点,并对未来的研究方向进行了展望。     

时空轨迹大数据模式挖掘研究进展

时空轨迹挖掘是数据挖掘领域的前沿研究课题,通过研究和开发时空轨迹挖掘技术,来发现隐藏在轨迹大数据中有价值的规律和知识以供决策支持。本文介绍了时空轨迹大数据模式挖掘与知识发现领域的研究进展;然后对时空轨迹模式挖掘技术产生的背景、应用领域和研究现状作了简介,并探讨了面向时空轨迹大数据模式挖掘的研究内容、系统架构以及关键技术,最后对时空轨迹频繁模式、伴随模式、聚集模式和异常模式的挖掘算法思想进行了阐述。     

Personalized semantic trajectory privacy preservation through trajectory reconstruction

Trajectory data gathered by mobile positioning techniques and location-aware devices contain plenty of sensitive spatial-temporal and semantic information, and can support many applications through data analysing and mining. However, attribute-linkage and re-identification attacks on such data may cause privacy leakage, and lead to unexpected serious consequences. Existing privacy preserving techniques for trajectory data often ignore the different privacy requirements of different moving objects or largely scarify the availability of trajectory data. In view of these issues, we propose an effective personalized trajectory privacy preserving method which can strike a good balance between user-defined privacy requirement and data availability in off-line trajectory publishing scenario. The main idea is to firstly label semantic attributes of all sampling points on the trajectory and build a corresponding taxonomy tree, next extract sensitive stop points, then for different types of sensitive stop points, adopt different strategies to select the appropriate points of user interests to replace while considering user speed and avoiding reverse mutation, and finally publish the reconstructed trajectory. Besides, to make our method more realistic we further consider possible obstacles appeared in the user space environment. In the experiments, average identification possibility, trajectory semantic consistency and trajectory shape similarity are taken as evaluation criteria, and the performance of our method is comprehensively evaluated. The results show that our method can improve the user trajectory availability as much as possible, while effectively achieving the different trajectory privacy requirements.     

基于划分的高效异常轨迹检测

为了在海量轨迹数据库中高效准确地挖掘出异常轨迹,提出了基于划分的异常轨迹检测算法。该算法通过计算局部轨迹点之间的匹配程度来探测异常轨迹,将异常轨迹检测由形状匹配问题转化为传统的异常点检测问题,并设计了一种基于空间划分的网格索引结构,提高算法的运行效率。实验证明,该算法不仅具有较高的挖掘效率,而且能够检测出更具实际意义的异常轨迹。     

大数据隐私保护密码技术研究综述

大数据是一种蕴含大量信息、具有极高价值的数据集合.为了避免大数据挖掘泄露用户的隐私,必须要对大数据进行必要的保护.由于大数据具有总量庞大、结构复杂、处理迅速等特点,传统的保护数据隐私的技术很多都不再适用.从密码学的角度,综述了近年来提出的、适用于大数据的隐私保护技术的研究进展.针对大数据的存储、搜索和计算这3个重要方面,分别阐述了大数据隐私保护的研究背景和主要研究方向,并具体介绍了相关技术的最新研究进展.最后指出未来大数据隐私保护研究的一些重要方向.     

时空轨迹大数据分布式蜂群模式挖掘算法

针对时空轨迹大数据的蜂群模式挖掘需求,提出了一种高效的基于MapReduce的分布式蜂群模式挖掘算法。首先,提出了基于最大移动目标集的对象集闭合蜂群模式概念,并利用最小时间支集优化了串行挖掘算法;其次,提出了蜂群模式的并行化挖掘模型,利用蜂群模式时间域无关性,并行化了聚类与子时间域上的蜂群模式挖掘过程;第三,设计了一个基于MapReduce链式架构的分布式并行挖掘算法,通过四个阶段快速地实现了蜂群模式的并行挖掘;最后,在Hadoop平台上,使用真实交通轨迹大数据集对分布式算法的有效性和高效性进行了验证与分析。     

电力营销信息系统数据安全防护

近年来,随着云计算、物联网、大数据、移动互联网等新技术的快速发展和日趋成熟,传统的电力营销系统也开展了大数据平台的建设。在对数据的挖掘和应用中,数据安全问题逐渐显露出来。电力营销系统中的数据涉及大量保密性较高的信息,信息泄露会给电力公司带来巨大损失,也会威胁到用户安全。因此,如何在不影响数据正常使用的情况下,保证数据的安全成为当下研究的热点。本文通过对可应用于电力营销系统中的数据安全防护措施进行研究,在数据层面进行变换,消除原始数据中的敏感信息,加强了数据保密性,保障了数据安全。     

可验证医疗密态数据聚合与统计分析方案

随着移动通信网络的飞速发展,越来越多的可穿戴设备通过移动终端接入网络并上传大量医疗数据,这些医疗数据聚合后具有重要的医学统计分析与决策价值.然而,在医疗数据传输和聚合过程中会出现传输中断、信息泄露、数据篡改等问题.为了解决这些安全与隐私问题,同时支持高效而正确的医疗密态数据聚合与统计分析功能,提出了基于移动边缘服务计算的具有容错机制的可验证医疗密态数据聚合方案.该方案改进了BGN同态加密算法,并结合Shamir秘密共享机制,确保医疗数据机密性、密态数据的可容错聚合.该方案提出了移动边缘服务计算辅助无线体域网的概念,结合移动边缘计算和云计算,实现海量医疗大数据实时处理与统计分析.该方案通过边缘计算服务器和云服务器两层聚合,提高聚合效率,降低通信开销.同时,使用聚合签名技术实现医疗密态数据的批量验证功能,进而保障其在传输与存储过程中的完整性.性能比较与分析表明,该方案在计算与通信开销方面都具备突出优势.     

时空数据发布中的隐式隐私保护

随着大数据时代的到来,大量的用户位置信息被隐式地收集.虽然这些隐式收集到的时空数据在疾病传播、路线推荐等科学、社会领域中发挥了重要的作用,但它们与用户主动发布的时空数据相互参照引起了大数据时代时空数据发布中新的个人隐私泄露问题.现有的位置隐私保护机制由于没有考虑隐式收集的时空数据与用户主动发布的位置数据可以相互参照的事实,不能有效保护用户的隐私.首次定义并研究了隐式收集的时空数据中的隐私保护问题,提出了基于发现-消除的隐私保护框架.特别地,提出了基于前缀过滤的嵌套循环算法用于发现隐式收集的时空数据中可能泄露用户隐私的记录,并提出基于频繁移动对象的假数据添加方法消除这些记录.此外,还分别提出了更高效的反先验算法和基于图的假数据添加算法.最后,在若干真实数据集上对提出的算法进行了充分实验,证实了这些算法有较高的保护效果和性能.