Detta dokument beskriver en personlig K-anonymity modell för att skydda platsens integritet mot olika sekretesshot genom att dela platsinformation. Vår modell har två unika funktioner. För det första tillhandahåller vi ett enhetligt ramverk för personlig integritet för att stödja plats-k-anonymitet för ett brett spektrum av användare med kontextkänsliga personliga integritetskrav. Detta ramverk gör det möjligt för varje mobil nod att ange den lägsta anonymitetsnivå som den önskar samt den maximala tids- och rumsliga upplösning som den är villig att tolerera när den begär att k-anonymitet ska bevara platsbaserade tjänster (LBS). För det andra, vi utformar en effektiv meddelande perturbation motor som körs av platsen skydd mäklare på en betrodd server och utför plats anonymisering på mobila användares LBS begäran meddelanden, såsom identitet borttagning och spatio-temporal kamouflage av platsinformation. Vi utvecklar en svit skalbara och samtidigt effektiva spatio-temporala kamouflage algoritmer, som kallas CliqueCloak algoritmer, för att ge hög kvalitet personlig plats k-anonymitet, syftar till att undvika eller minska kända plats integritet hot innan vidarebefordra förfrågningar till LBS leverantörer. Effektiviteten hos våra CliqueCloak-algoritmer studeras under olika förhållanden med hjälp av realistiska lokaliseringsdata syntetiskt genererade med hjälp av verkliga färdplaner och trafikvolymdata.
I REF används en CliqueCloak algoritm för att dölja, syftar till att undvika eller minska kända plats integritet hot innan vidarebefordra förfrågningar till LBS leverantörer.
Location Privacy in Mobile Systems: A Personalized Anonymization Model
{'venue': "25th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS'05)", 'journal': "25th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS'05)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}