Abstrakt. Skyddet av användarnas integritet har varit en central fråga för lokaliseringsbaserade tjänster. I detta dokument klassificerar vi två typer av integritetsskyddskrav i LBS: läge anonymitet och identifierande anonymitet. Medan platsen kamouflage teknik under k-anonymity modellen kan ge ett bra skydd för användarnas integritet, det minskar upplösningen av lokaliseringsinformation och kan därmed försämra kvaliteten på tjänsten (QoS). För att hitta en balans mellan platsens integritet och QoS presenterar vi en kvalitetsmedveten anonymitetsmodell för att skydda platsens integritet och samtidigt uppfylla användarspecifika QoS-krav. I modellen kan en mobil användare ange minimikravet på anonymitetsnivå vid platsintegritet samt den maximala latensen för kamouflage och den maximala storleken på kamouflageregionen vid QoS. I enlighet med modellen utvecklar vi en effektiv riktad grafbaserad kamouflagealgoritm för att uppnå både högkvalitativ positionsanonymitet och identifierande anonymitet. Prestandamålet är att maximera kamouflage success rate under integritet och QoS begränsningar. Dessutom inför vi ett alternativ att använda dummy platser för att uppnå en 100% dölja framgång till priset av kommunikation overhead. Experimentella resultat visar effektiviteten i vår kamouflagealgoritm under olika sekretess- och QoS-krav.
Xiao m.fl. REF stöder också både integritetskrav k och QoS begränsningar: max kamouflage latency och max kamouflage region storlek.
Quality Aware Privacy Protection for Location-based Services
{'venue': 'ICDE Workshops', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}