一种路网环境中的轨迹隐私保护技术

不经过隐私处理直接发布轨迹数据会导致移动对象的个人隐私泄露,传统的轨迹隐私保护技术用聚类的方法产生轨迹k-匿名集,只适用在自由空间环境,并不适用于道路网络环境中。针对上述问题设计了一种路网环境中的轨迹隐私保护方法,将路网环境中的轨迹模拟到无向图上,并将轨迹k-匿名问题归结到无向图的knode划分问题上。证明了图的k-node划分是NP-完全问题,并提出贪心算法解决此问题。通过实验验证了该算法的匿名成功率平均接近60%,最高可达80%以上。     

基于语义位置保护的轨迹隐私保护的k-CS算法

针对轨迹数据隐私保护算法数据可用性低及易受语义位置攻击和最大运行速度攻击等问题,提出了一种在路网环境中基于语义轨迹的隐私保护算法——k-CS算法。首先,提出了两种路网环境中针对轨迹数据的攻击模型;然后,将路网环境中基于语义轨迹的隐私问题定义为k-CS匿名问题,并证明了该问题是一个NP难问题;最后,提出了一种基于图上顶点聚类的近似算法将图上的顶点进行匿名,将语义位置由相应的匿名区域取代。实验对所提算法和轨迹隐私保护经典算法（k,δ）-anonymity进行了对比,实验结果表明：k-CS算法在数据可用性、查询误差率、运行时间等方面优于（k,δ）-anonymity算法;平均信息丢失率比（k,δ）-anonymity算法降低了20%左右;算法运行时间比（k,δ）-anonymity算法减少近10%。     

基于轨迹扰动和路网匹配的位置隐私保护算法

针对现有扰动机制未考虑位置点语义关系导致数据可用性较低的问题,提出一种基于差分隐私(DP)的轨迹位置隐私保护机制(DP-TLPM)。首先,DP-TLPM利用滑动窗口提取轨迹停留点生成模糊区域,再利用指数机制和拉普拉斯机制对该区域进行采样;其次,为了消除采样点中可能存在的无语义位置点,提出一种路网匹配算法,对轨迹分段并利用误差椭圆匹配(EEM)进行迭代匹配;最后,根据匹配后的位置点形成扰动轨迹,由用户端将扰动轨迹发送至服务器。实验以混淆质量和均方根误差(RMSE)为评价标准对该机制进行综合评测。与GeoInd算法相比,DP-TLPM的数据质量损失降低了24%,轨迹的混淆质量提高了52%,从隐私保护强度和数据质量两方面验证了该算法的有效性。     

路网环境下的语义多样性位置隐私保护方法

针对位置服务中基于K-匿名方法构造的匿名集因未考虑语义信息导致语义推断攻击问题,提出了一种路网环境下的语义多样性位置隐私保护方法。该方法根据不同语义位置用户访问数量,利用欧氏距离选择具有相似特性的语义位置类型,构建最优语义位置类型集合。根据路段上属于该类型集的语义位置所占比例,选择最优路段构建匿名集,使得匿名集不仅满足语义多样性,而且增加了用户语义位置的不确定性。实验结果表明,与LSBASC算法相比,该方法在平均匿名时间上提高了27%,SDA算法的执行效率更好。在相对空间粒度上减小了21%,隐私泄露程度上降低了3%,SDA算法以更小的匿名空间提供更高的服务质量和隐私保护程度,能有效地保护用户语义位置隐私。     

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...     

基于语义的位置隐私保护综述

5G时代的到来使基于位置的服务（LBS）应用更加广泛,但用户在享受LBS带来的巨大便利时,也会面对由位置服务引发的诸多隐私泄露问题。为了加强匿名的安全性,提高数据效用,对抗拥有一定背景知识的攻击以及保护用户的敏感信息,研究者们提出了基于语义的位置隐私保护机制。首先,对位置隐私保护系统结构和传统的保护技术进行介绍;其次,分析了基于语义的隐私泄露和攻击方式,给出了结合语义的位置隐私保护需求,重点从单点位置隐私保护和轨迹隐私保护两个方面综述了基于语义的位置隐私保护研究中最新的关键技术和成果;最后,对未来技术发展趋势和下一步研究工作进行展望。     

位置隐私保护的虚拟轨迹填充算法

针对位置隐私保护中路网环境和欧氏空间环境对移动对象不同的约束限制，提出一种适用于这两类不同空间约束特点的虚拟轨迹填充算法。该算法接管了用户与位置服务提供者之间的交互，并构建了虚拟用户轨迹对真实轨迹进行混淆填充，从而实现了真实轨迹的隐藏和保护。首先，对目标区域进行分区和汇聚点提取；随后，以汇聚点为基础进行轨迹分段和虚拟轨迹的生成；最后，通过构建时序预置算法和轨迹混淆填充算法实现了虚拟轨迹的合理分布，增加了将轨迹信息关联到特定目标对象的难度。实验结果表明，所提算法能够在每用户15次以内的填充后将位置隐私披露风险概率从60%下降并稳定在10%左右，轨迹隐私披露概率从50%下降并稳定在6%左右，能达到较好的位置隐私保护的效果。     

基于用户相关性的差分隐私轨迹隐私保护方案

在使用位置查询服务时需要提供用户真实位置信息,导致用户信息泄露。大部分研究只针对单个用户的隐私保护,而忽略了多用户之间的相关性。针对轨迹隐私保护中多用户相关性的问题,提出了一种基于用户相关性的差分隐私轨迹隐私保护方案。首先,构建历史轨迹树,利用变阶马尔可夫模型预测用户轨迹,从轨迹集合中生成一组高可用性的轨迹数据集;其次,根据用户轨迹之间的相关性获取一组关联性较低的预测轨迹集;最后,通过自定义隐私预算的方法,根据用户不同的隐私需求动态调整每个位置点的隐私预算并为发布轨迹添加拉普拉斯噪声。实验结果表明：与LPADP算法相比,该算法的执行效率提升了10%~15.9%;与PTPP和LPADP算法相比,该算法的数据可用性提升了11%~16.1%,同时提升了隐私保护程度。     

路网环境下保护LBS位置隐私的连续KNN查询方法

位置隐私保护与基于位置的服务(location based service, LBS)的查询服务质量是一对矛盾,在连续查询(continuous query)和实际路网环境下,位置隐私保护问题需考虑更多限制因素.如何在路网连续查询过程中有效保护用户位置隐私的同时获取精确的兴趣点(place of interest, POI)查询结果是目前的研究热点.利用假位置的思想,提出了路网环境下以交叉路口作为锚点的连续查询算法,在保护位置隐私的同时获取精确的K邻近查询(K nearest neighbor, KNN)结果;基于注入假查询和构造查询匿名组的方法,提出了抗查询内容关联攻击和抗运动模式推断攻击的轨迹隐私保护方法,并在分析中给出了位置隐私保护和查询服务质量平衡方法的讨论.性能分析及实验表明,该方法能够在连续查询中提供较强的位置隐私保护,并具有良好的实效性和均衡的数据通信量.     

基于非敏感信息分析的轨迹数据隐私保护发布

针对轨迹数据发布时轨迹和非敏感信息引起的隐私泄露问题,提出一种基于非敏感信息分析的轨迹数据隐私保护发布算法。首先,分析轨迹和非敏感信息的关联性构建轨迹隐私泄露判定模型,得到最小违反序列元组（MVS）,然后借鉴公共子序列的思想,在消除MVS带来的隐私泄露风险时,选择MVS中对轨迹数据损失最小的时序序列作为抑制对象,从而生成具有隐私能力和低数据损失率的匿名轨迹数据集。仿真实验结果表明,与LKC-Local算法和Trad-Local算法相比,在序列长度为3的情况下,该算法平均实例损失率分别降低了6%和30%,平均最大频繁序列（MFS）损失率分别降低了7%和60%,因此所提算法能够有效用于提高推荐服务质量。     

基于聚合的FlowRadar网络数据采集加速模型设计

网络大数据采集是研究网络行为的基础,可为理解网络行为特征提供真实有效的数据基础。已有的FlowRadar测量方法可针对所有流实现流量编码和解码,且占用较小内存和具备恒定的计数更新时间,但却需要对每个报文进行哈希计算,存在内存访问次数多和计算开销高的问题。针对该问题,基于协议无关交换架构(PISA),采用P4语言设计实现了报文聚合模块和流逐出模块,并通过仿真实验验证了加速模型在吞吐量和网络延时等方面的性能优化。     

网络信息审计系统中数据采集的研究与实现

数据采集是网络信息审计系统的基础组件.故而对流行的网络数据采集工具Libpcap进行了详细的分析,指出该工具只适合在普通网络环境下运行,不能满足基于高速网络的信息审计系统的需求.为此,对零拷贝技术进行了研究与试验,并成功实现了该技术,从软件上满足了基于高速网络的信息审计系统的需求.     

基于路网的LBSN用户移动轨迹聚类挖掘方法

基于LBSN（基于位置的社交网络）中数据的地理和社交属性, 结合用户轨迹和好友关系, 有助于提高不确定轨迹聚类挖掘的效率。根据LBSN用户的好友关系特征, 引入评分函数, 对用户影响力进行排序, 找出其中的活跃用户; 在传统路网子轨迹匹配和对签到数据清理的基础上, 加入子轨迹匹配准确性监测, 并存储活跃用户匹配成功的路段, 进而减少路网匹配时间。最后综合R*树的空间索引机制和DBSCAN聚类算法对城市内的热点路径进行挖掘。理论分析和实验表明, 相比于已有方法, 改进的的聚类挖掘方法在LBSN环境中的时间效率和准确性都有较大的提高, 且有较好的可伸缩性。     

满足本地化差分隐私的众包位置数据采集

针对位置数据众包采集中个人位置隐私泄露的问题,提出了一种满足本地化差分隐私的位置数据众包采集方法。首先,使用逐点插入法构造维诺图,对路网空间进行分割;然后,采用满足本地化差分隐私的随机扰动的方式对每个维诺格中的位置数据进行扰动;再次,设计了一种在扰动数据集上进行空间范围查询的方法,获得对真实结果的无偏估计;最后,在空间范围查询下进行了实验验证,并与保护隐私的轨迹数据采集（PTDC）算法进行了对比,算法查询误差率最坏不超过40%,最好情况在20%以下,运行时间在8 s以内,在隐私保护度高于PTDC算法的前提下,上述参数优于PTDC算法。     

高效节能的无线传感器网络数据收集协议*

现有的数据收集协议的性能不是很好,为此提出了一种基于数据收集树的数据收集协议。它通过减少数据收集树中的节点深度和中间节点数来减少制约系统生命期的节点传输数据给基站的能量消耗和节点空闲侦听的能量消耗。仿真实验表明,该协议能将系统生命期延长36%左右。     

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...     

无线传感器网络中移动节点辅助的数据采集效率优化研究

为了提高无线传感器网络中数据采集效率,提出了一种基于节点分级的混合多跳数据采集（hybrid multi-hop data collection,HMDC） 算法。该算法首先基于数据量将所有节点均匀划分成簇,然后在簇内采用节点分级的思想进行数据的多跳传输,最后使用移动采集器沿着最短路径访问簇头节点,对指定节点进行数据集采集。仿真结果表明,HMDC算法有效地提高了数据采集效率,均衡了能量消耗,延长了网络的生命周期,且更加适用于较大规模的数据采集。     

动态交通网络中最优路径查找算法*

在真实交通网络中,可能出现某高速公路在某一时刻内通过的车辆过多,从而改变了该时刻道路的即时速度,这就需要对道路的交通流量进行监控。针对这一问题,通过建立交通网络的速度模式库,根据道路可达速度的变化更新速度模式。基于A*算法与速度模式库,提出针对动态交通网络的最短路径查询算法。采用真实数据集对算法进行测试,结果表明,应用该方法能够有效地解决在速度模式发生变化的情况下最优路径的查找,使交通网络中的最优路径查询更为准确有效。