基于相对熵和K-means的形状相似差分隐私轨迹保护机制
Journal on Communications（2021）
摘要
为解决绝大多数研究未充分考虑位置对隐私预算的敏感程度以及轨迹形状带来的影响,使发布的轨迹可用性较差的问题,提出了基于相对熵和K-means的形状相似差分隐私轨迹保护机制.首先,根据地理空间的拓扑关系,利用相对熵计算真实位置对隐私预算的敏感程度,设计了位置敏感的隐私级别实时计算算法,并与差分隐私预算结合建立了一个新的隐私模型.其次,通过K-means算法对发布位置进行聚类,得到与真实位置方向最相似的发布位置集合,并引入Fréchet距离衡量发布轨迹与真实轨迹的相似性,提升发布轨迹的可用性.通过对真实数据集的实验表明,所提轨迹保护机制与其他方法相比在轨迹可用性方面有明显的优势.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要