Abstrakt. I detta dokument föreslår vi en grundläggande strategi för att utföra klassen Nearest Neighbor (NN) frågor, kärnklassen av frågor som används i många av de platsbaserade tjänster, utan att avslöja ursprunget till frågan för att bevara integriteten av denna information. Tanken bakom vår strategi är att använda enkelriktade omvandlingar för att kartlägga utrymmet för alla statiska och dynamiska objekt till ett annat utrymme och lösa frågan blint i det förvandlade rummet. För att bli en livskraftig strategi bör dock den omvandling som används kunna lösa NN-frågor i det omvandlade utrymmet korrekt och ännu viktigare förhindra skadlig användning av omvandlade data av opålitliga enheter. Traditionella krypteringsbaserade tekniker medför dyra O(n) beräkningskostnader (där n är det totala antalet punkter i rymden) och eventuellt logaritmiska kommunikationskostnader för att lösa en KNN-fråga. Detta beror på att sådana metoder behandlar punkter som vektorer i rymden och inte utnyttjar deras rumsliga egenskaper. Däremot använder vi Hilbert kurvor som effektiva enkelriktade transformationer och designalgoritmer för att utvärdera en KNN-fråga i Hilberts transformerade utrymme. Följaktligen minskar vi komplexiteten i att beräkna en KNN fråga till O(K × 2 2N n ) och överföra resultaten till klienten i O(K), respektive, där N, Hilbert kurvan grad, är en liten konstant. Våra resultat visar att vi mycket nära approximerar resultatet som genereras från att utföra KNN-frågor i det ursprungliga utrymmet samtidigt upprätthålla våra nya plats integritetsmått som kallas u-anonymitet och a-anonymitet, som är starkare och mer generaliserade integritetsåtgärder än den allmänt använda K-anonymity och kamouflerade region storlek åtgärder.
REF inser K-NN-förfrågan genom att kartlägga de statiska och dynamiska objekten efter att ha applicerat en väg omvandling till ett annat utrymme och frågan kan lösas blint i det omvandlade utrymmet (Hilbert utrymme).
Blind Evaluation of Nearest Neighbor Queries Using Space Transformation to Preserve Location Privacy
{'venue': 'In Proc. of SSTD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}