位置大數(shù)據(jù)隱私管理

叢書前言
前言
第1章 位置信息與隱私保護(hù)1
1.1 位置大數(shù)據(jù)1
1.2 概念與定義3
1.2.1 位置表示與定位技術(shù)3
1.2.2 基于位置服務(wù)5
1.3 LBS中的個(gè)人隱私與挑戰(zhàn)6
1.3.1 個(gè)人隱私6
1.3.2 面臨的挑戰(zhàn)7
1.4 隱私泄露威脅8
1.5 典型的位置隱私保護(hù)技術(shù)10
1.5.1 基于數(shù)據(jù)失真的位置隱私保護(hù)技術(shù)10
1.5.2 基于抑制發(fā)布的位置隱私保護(hù)技術(shù)12
1.5.3 基于數(shù)據(jù)加密的位置隱私保護(hù)技術(shù)14
1.5.4 性能評(píng)估與小結(jié)16
第2章 典型攻擊模型和隱私保護(hù)模型18
2.1 位置連接攻擊19
2.1.1 攻擊模型19
2.1.2 位置k-匿名模型21
2.2 位置同質(zhì)性攻擊24
2.2.1 攻擊模型24
2.2.2 位置l-差異性模型26
2.3 查詢同質(zhì)性攻擊29
2.3.1 攻擊模型29
2.3.2 查詢p-敏感模型32
2.4 位置依賴攻擊34
2.5 連續(xù)查詢攻擊36
2.5.1 攻擊模型36
2.5.2 m-不變性模型40
2.6 小結(jié)42
第3章 快照位置隱私保護(hù)方法44
3.1 感知服務(wù)質(zhì)量的位置隱私保護(hù)方法44
3.1.1 問題形式化定義45
3.1.2 基于有向圖的匿名算法47
3.2 無(wú)精確位置的位置隱私保護(hù)方法51
3.2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)52
3.2.2 問題定義54
3.2.3 無(wú)精確位置的匿名算法56
3.3 無(wú)匿名區(qū)域的位置隱私保護(hù)方法63
3.3.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)63
3.3.2 問題定義64
3.3.3 CoPrivacy位置隱私保護(hù)方法65
3.4 小結(jié)67
第4章 動(dòng)態(tài)位置隱私保護(hù)68
4.1 移動(dòng)用戶位置隱私保護(hù)技術(shù)68
4.1.1 兩個(gè)直觀的保護(hù)方法69
4.1.2 基于極大團(tuán)的保護(hù)方法71
4.2 連續(xù)查詢位置隱私保護(hù)技術(shù)75
4.2.1 基本定義76
4.2.2 貪心匿名算法80
4.2.3 自底向上匿名算法81
4.2.4 混合匿名算法82
4.3 基于隱秘位置推理的隱私預(yù)警機(jī)制84
4.3.1 軌跡重構(gòu)攻擊模型86
4.3.2 隱私預(yù)警機(jī)制92
4.4 小結(jié)93
第5章 連續(xù)軌跡數(shù)據(jù)隱私保護(hù)95
5.1 軌跡數(shù)據(jù)隱私95
5.2 基于圖劃分的軌跡隱私保護(hù)技術(shù)97
5.2.1 預(yù)備知識(shí)97
5.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理與軌跡圖構(gòu)建99
5.2.3 基于圖劃分的軌跡k-匿名101
5.3 區(qū)分位置敏感度的軌跡隱私保護(hù)技術(shù)104
5.3.1 軌跡k-匿名及存在的問題105
5.3.2 地理位置、訪問位置和語(yǔ)義位置106
5.3.3 區(qū)分位置敏感度的軌跡隱私保護(hù)108
5.4 基于前綴樹的軌跡隱私保護(hù)方法113
5.4.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)113
5.4.2 PrivateCheckIn方法114
5.4.3 前綴樹的構(gòu)建與剪枝115
5.4.4 前綴樹的重構(gòu)117
5.5 小結(jié)119
第6章 面向隱私的查詢處理技術(shù)120
6.1 面向隱私的近鄰查詢保護(hù)方法120
6.1.1 系統(tǒng)框架121
6.1.2 攻擊模型和安全模型122
6.1.3 基于PIR的k最近鄰處理方法123
6.2 面向隱私的雙色反向最近鄰查詢128
6.2.1 BRNN查詢隱私保護(hù)方法129
6.2.2 基于不同空間劃分的PIR-BRNN算法133
6.2.3 優(yōu)化策略136
6.3 隱私保護(hù)強(qiáng)度可調(diào)的有效空間查詢139
6.3.1 問題定義139
6.3.2 基于α-EAI的空間查詢隱私保護(hù)框架141
6.3.3 基于α-EAI的隱私保護(hù)方法144
6.4 小結(jié)145
參考文獻(xiàn)147