| 群智感知中的地理位置本地化差分隐私机制:现状与机遇 |
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| 引用本文： | 王乐业.群智感知中的地理位置本地化差分隐私机制:现状与机遇[J].计算机科学,2021,48(6):301-305. |
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| 作者姓名： | 王乐业 |
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| 作者单位： | 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京 100871 |
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| 摘 要： | 群智感知中,如何保护用户的地理位置隐私是核心问题之一.传统地理位置隐私保护方法通常需要对攻击者的先验知识进行假设,才能保证相应的保护效果.近期,一种新型的地理位置隐私保护机制,即"本地化差分隐私",被引入群智感知中,对用户的位置隐私进行保护.与传统方法相比,它能够在无需可信第三方的情况下,从理论上提供与攻击者先验知识无关的隐私保护效果.通过分析现有群智感知研究中与地理位置本地化差分隐私机制相关的工作,提出将地理位置本地化差分隐私机制融入不同群智感知应用的通用流程,并总结了流程中各个技术难点的可能解决方案.同时,指出了群智感知中地理位置本地化差分隐私机制相关研究的未来机遇,期望吸引更多的科研人员关注和投入这一研究方向.
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| 关 键 词： | 群智感知 位置隐私 差分隐私 移动计算 城市计算 |
Geographic Local Differential Privacy in Crowdsensing:Current States and Future Opportunities |
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| WANG Le-ye.Geographic Local Differential Privacy in Crowdsensing:Current States and Future Opportunities[J].Computer Science,2021,48(6):301-305. |
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| Authors: | WANG Le-ye |
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| Abstract: | |
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