基于粒子群聚类偏移的地理位置不可区分
PSO clustering shift based geographic location indistinguishable scheme
佳木斯大学 信息电子技术学院, 黑龙江 佳木斯 154007
摘要
针对利用虚假噪声应对统计攻击时可被攻击者识别的问题，对差分隐私保护模型展开研究，提出了一种基于粒子群聚类，通过真实用户位置偏移实现地理位置不可区分的隐私保护方法。该方法通过当前区域内匿名用户按照粒子群聚类的方式各自偏移，满足广义差分隐私模型的基本要求，实现地理位置不可区分。最后，通过模拟实验与同类满足广义差分隐私模型的算法进行对比分析，进一步证实了所提出的算法的执行效率和隐私安全。由此，可认为该方法具有更好的实用价值，更易部署在当前应用环境。
基金项目
黑龙江省省属本科高校基本科研业务费项目(2018-KYYWF-0938)
佳木斯大学自然科学科研项目(13Z1201576)
佳木斯大学基础研究类项目(JMSUJCMS2016-009)
佳木斯大学科学技术面上项目(L2012-072)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.02.0073
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第8期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 2446-2448,2454
文章编号: 1001-3695(2020)08-043-2446-03
发布历史
[2020-08-05] 印刷出版
引用本文
薛佳楣, 李美珊, 玄子玉. 基于粒子群聚类偏移的地理位置不可区分 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (8): 2446-2448,2454. (Xue Jiamei, Li Meishan, Xuan Ziyu. PSO clustering shift based geographic location indistinguishable scheme [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (8): 2446-2448,2454. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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