Trajectory Privacy Protection Based on Location Semantic Perception

计算机科学 隐私保护 集合(抽象数据类型) 信息泄露 情报检索 个人可识别信息 感知 语义学(计算机科学) 信息隐私 数据挖掘 计算机安全 生物 神经科学 程序设计语言
作者
Zhaowei Hu,Jing Yang
出处
期刊:International Journal of Cooperative Information Systems [World Scientific]
卷期号:28 (03): 1950006-1950006 被引量:3
标识
DOI:10.1142/s0218843019500060
摘要

A personalized trajectory privacy protection method based on location semantic perception to achieve the personalized goal of privacy protection parameter setting and policy selection is proposed. The concept of user perception is introduced and a set of security samples that the user feels safe and has no risk of privacy leakage is set by the user’s personal perception. In addition, global privacy protection parameters are determined by calculating the mean values of multiple privacy protection parameters in the sample set. The concept of location semantics is also introduced. By anonymizing the real user with [Formula: see text] collaborative users that satisfy the different semantic conditions, [Formula: see text] query requests which do not have the exact same query content and contain precise location information of the user and the collaborative user are sent to ensure the accuracy of the query results and avoid privacy-leaks caused by the query content and type. Information leakage and privacy level values are tested for qualitative analysis and quantitative calculation of privacy protection efficacy to find that the proposed method indeed safeguards the privacy of mobile users. Finally, the feasibility and effectiveness of the algorithm are verified by simulation experiments.
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