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First Author : 郭会

Date of Publication : 2015-01-01

Journal : 计算机工程

Affiliation of Author(s) : 数理与信息工程学院

Document Type : 期刊

Issue : 第11期

Page Number : 180-185，201

ISSN : 1000-3428

Key Words : 隐私保护；km-匿名；轨迹；背景知识攻击；点泛化变形度

Abstract : km-匿名可以抵制长度为m的背景知识攻击,然而现有的匿名化算法在泛化处理时,优先选择支持度最小的位置点进行处理,未考虑泛化造成的变形度。随着m值的增大,轨迹变形度会变大。针对该问题,提出2种匿名化算法:最小变形度贪心算法和基于先验原则的最小变形度贪心算法,2种算法优先选择变形度最小的位置点进行泛化,使得泛化所造成的变形度更小,并给出匿名轨迹可用性度量方法,对数据可用性和算法效率进行分析。实验结果表明,与现有的匿名化算法相比,2种算法均可生成可用性更高的匿名轨迹。

Translation or Not : no