位置隱私保護算法
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標簽：隱私保護(16251)
地理社交網絡（ GeoSocial Network．GSN）本質上是具有地理位置坐標特性的社交網絡，從社交網絡如Facebook、Twitter到基于位置的社交網絡如Foursquare，用戶通過帶有定位功能的移動設備簽到并彼此分享位置，同時利用這些地理位置信息，可以獲取更多個性化定制服務，如導航、興趣點推薦、智能交通等，因此分析并發布用戶位置數據信息很有應用意義。然而用戶頻繁簽到的位置可能包含用戶極其敏感的個人信息，簡單發布這些數據會導致用戶個人身份和其他敏感信息泄露，因此，用戶頻繁位置的隱私保護是目前一個重要的研究熱點。
社交網絡中用戶身份信息泄露已經得到廣泛研究，然而由于地理社交網絡中涉及用戶的位置信息，若將上述隱私保護方法直接應用到地理社交網絡中仍然存在一些弊端。如攻擊者了解目標用戶在某一個時刻頻繁訪問某個或某幾個位置，而在這個時刻只有一個用戶在該位置簽到，那么攻擊者就可以根據了解的背景知識將用戶和頻繁位置唯一匹配，推測出用戶身份信息，導致用戶身份以及其他和位置有關的敏感信息泄露。
為解決上述問題，本文提出了一個（K，c）-anonymity算法。首先根據用戶訪問位置的頻次謾置頻繁位置集合；然后將這些頻繁位置的子集組合成超邊，把不滿足匿名參數后的超邊進行重組，通過該算法泛化用戶頻繁訪問位置；最后發布地理社交網絡數據信息，并且通過Brightkite和Gowalla數據集進行實驗驗證，結果表明在保證安全性的同時降低了用戶的信息損失率。
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