路网环境下的语义多样性位置隐私保护方法

来源：计算机工程与应用杂志2020年第7期北京时间：

作者：曾海燕，左开中，王永录，刘蕊

单位：1.安徽师范大学 计算机与信息学院，安徽 芜湖 241002；2.安徽师范大学 网络与信息安全安徽省重点实验室，安徽 芜湖 241002

摘要：针对位置服务中基于K-匿名方法构造的匿名集因未考虑语义信息导致语义推断攻击问题，提出了一种路网环境下的语义多样性位置隐私保护方法。该方法根据不同语义位置用户访问数量，利用欧氏距离选择具有相似特性的语义位置类型，构建最优语义位置类型集合。根据路段上属于该类型集的语义位置所占比例，选择最优路段构建匿名集，使得匿名集不仅满足语义多样性，而且增加了用户语义位置的不确定性。实验结果表明，与LSBASC算法相比，该方法在平均匿名时间上提高了27%，SDA算法的执行效率更好。在相对空间粒度上减小了21%，隐私泄露程度上降低了3%，SDA算法以更小的匿名空间提供更高的服务质量和隐私保护程度，能有效地保护用户语义位置隐私。

关键词：位置隐私,隐私保护,语义多样性,语义位置类型相似度