【摘 要】
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针对用户连续查询过程中属性可被关联并获得位置隐私的问题,文章基于属性泛化要求提出了一种基于Hash函数的属性泛化方法。该方法通过由属性转化的Hash值比较寻找具有相同属
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,佳木斯大学信息电子技术学院
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金[F2015022];黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才培养计划[UNPYSCT-2017149,UNPYSCT-2017175]
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针对用户连续查询过程中属性可被关联并获得位置隐私的问题,文章基于属性泛化要求提出了一种基于Hash函数的属性泛化方法。该方法通过由属性转化的Hash值比较寻找具有相同属性的匿名用户,一方面防止具有攻击特性的中心服务器获得用户发送的隐私信息;另一方面通过这种Hash比较简化了相似属性的寻找过程,提高了算法的执行效率。同时,为了证明中心服务器具有潜在的攻击特性,利用博弈树量化的方式证明了中心服务器的不可靠性。最后,通过安全性分析和实验验证,并将文章提出的方法与其他同类算法进行比较,进一步证明了文中算法在隐私保护能力和算法执行效率方面的优势。
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