面向位置大数据的差分隐私保护研究

来源 :软件导刊 | 被引量 : 0次 | 上传用户:enjoy_flying12
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
通信技术和数据挖掘技术的发展,使隐私数据保护面临巨大挑战。为解决位置大数据服务的恶意访问泄露个人敏感信息问题,提出一种新的防止基于背景知识攻击的差分隐私保护模型。首先对位置大数据进行预处理,将位置数据和非位置数据分开,然后运用差分隐私机制分别添加噪声,对扰动后的数据匿名重组后发布。实验结果表明,该方法能有效减少攻击者获取相关敏感数据,保护了用户位置隐私安全。
其他文献
在带有移动Sink的无线传感网中,可将社会属性融入到移动Sink的数据收集机制中。设计了一种基于社会属性的移动Sink数据收集机制(DCMSP)。首先,将网络分簇,统计Sink在移动过程中
低速率拒绝服务攻击主要是利用系统的协议漏洞,通过发送少量攻击数据包就可耗尽受攻击者可用资源,隐蔽性很高。对迭代服务器所建立的攻击模型进行了优化与改进。通过攻击评价