文档名：位置隐私泄露的一种度量方法
现有的文献大多是对位置隐私保护算法的研究,对于位置隐私保护算法的隐私性度量的研究相对缺乏.为此,文中以贪心法的位置K-匿名算法(Greedy-basedLocationK-anonymousAlgorithm,GLKA)为例,提出位置隐私泄露的度量方法.该方法以KL距离(Kullback-Leiblerdivergence)为基础,将攻击者的背景知识融入其中,用以度量匿名区域中用户位置隐私的泄露.仿真实验表明,该度量方法可以有效地度量攻击者在具有背景知识的情况下,用户位置隐私泄露的水平,从而为位置隐私保护算法的设计与实现提供一定的参考.
作者：陈家明 丁婷婷 方贤进
作者单位：安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南232001安徽现代信息工程职业学院信息工程系,安徽淮南232001
母体文献：第六届中国计算机学会大数据学术会议论文集
会议名称：第六届中国计算机学会大数据学术会议
会议时间：2018年10月11日
会议地点：西安
主办单位：中国计算机学会
语种：chi
分类号：TP3O3
关键词：信息安全 位置隐私保护 隐私性度量 位置K-匿名算法
在线出版日期：2020年11月30日
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