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第一作者 ： 郭会

发表时间 ： 2015-01-01

发表刊物 ： 计算机工程

所属单位 ： 数理与信息工程学院

文献类型 ： 期刊

期号 ： 第11期

页面范围 ： 180-185，201

ISSN ： 1000-3428

关键字 ： 隐私保护；km-匿名；轨迹；背景知识攻击；点泛化变形度

摘要 ： 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。

是否译文 ： 否