电子学报 ›› 2013, Vol. 41 ›› Issue (8): 1653-1659.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2013.08.032

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个人移动数据收集中的多维轨迹匿名方法

王丽娜1,2, 彭瑞卿1,2, 赵雨辰1,2, 陈栋1,2   

  1. 1. 空天信息安全与可信计算教育部重点实验室, 湖北武汉 430072;
    2. 武汉大学计算机学院, 湖北武汉 430072
  • 收稿日期:2013-01-05 修回日期:2013-04-28 出版日期:2013-08-25
    • 作者简介:
    • 王丽娜 女.1964年10月出生,辽宁营口人.教授、博士生导师.1989年于东北大学获硕士学位.2001年于东北大学获得博士学位.现为武汉大学计算机学院副院长,信息安全教育部重点实验室主任,主要从事隐私保护、多媒体安全等方面的研究工作. E-mail:lnawang@163.com 彭瑞卿 男.1985年2月出生,湖北广水人.2010年于三峡大学获硕士学位.2010年进入武汉大学计算机学院信息安全专业.现为博士研究生,从事位置隐私保护、网络安全等方面的研究工作. E-mail:rqp1985@gmail.com 赵雨辰 男.1988年10月出生.辽宁鞍山人.2011年于华中科技大学获得学士学位.2011年进入武汉大学计算机学院信息安全专业.现为硕士研究生,主要从事位置隐私保护方面的研究工作. 陈 栋 男.1992年10月出生.河南信阳人.2012年于湖南科技大学获得学士学位.2012年进入武汉大学计算机学院信息安全专业.现为硕士研究生,主要从事位置隐私保护方面的研究工作.
    • 基金资助:
    • 教育部博士点基金优先发展领域 (No.20110121130006); 国家自然科学基金 (No.60970114,No.61103219,No.41104010); 中央高校基本科研业务费专项资金 (No.2011211020002)

Multi-Dimensional Trajectory Anonymity in Collecting Personal Mobility Data

WANG Li-na1,2, PENG Rui-qing1,2, ZHAO Yu-chen1,2, CHEN Dong1,2   

  1. 1. Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing, Ministry of Education, Wuhan, Hubei 430072, China;
    2. School of Computer, Wuhan University, Wuhan, Hubei 430072, China
  • Received:2013-01-05 Revised:2013-04-28 Online:2013-08-25 Published:2013-08-25

摘要: 在情景感知位置服务中,移动互联网络的开放性使得个人移动数据面临巨大的安全风险,移动数据的时空关联特性对个人数据的隐私保护提出重大挑战.针对基于时空关联的背景知识攻击,本文提出了一种多维的轨迹匿名隐私保护方法.该方法在匿名轨迹数据收集系统的基础上,基于多用户协作的隐私保护模式,通过时间匿名和空间匿名算法,实现用户的隐私保护.实验结果表明,该方法可以有效的对抗基于位置和移动方式的背景知识攻击,满足了k-匿名的隐私保护要求.

关键词: 隐私保护, 匿名, 个人移动数据, 基于位置的服务

Abstract: In the Context-Aware location services,the opening characteristic of the mobile network brings some security risks for personal mobility data.The spatial-temporal correlation of the mobility data is a great challenge for protecting privacy of the users.To solve the background knowledge attack based on the spatial-temporal correlation,we proposed a privacy protection method based on multi-dimensional trajectory anonymity in this paper.This method is built on the anonymous trajectory data collection system and achieves the protection of user privacy through spatial-temporal anonymity algorithm based on the multi-user collaboration privacy protection mode.The experimental results demonstrated that this method can prevent the background knowledge attack based on the position and moving mode effectively and meets the demands of the privacy protect of k-Anonymity.

Key words: privacy protect, anonymity, personal mobility data, location-based service

中图分类号: