Abstract-Location-Based Service (LBS) har blivit en viktig del av vårt dagliga liv. Medan du njuter av bekvämligheten som tillhandahålls av LBS, användare kan förlora integritet eftersom den opålitliga LBS-servern har all information om användare i LBS och det kan spåra dem på olika sätt eller släppa sina personuppgifter till tredje part. För att ta itu med integritetsfrågan föreslår vi en DummyLocation Selection (DLS) algoritm för att uppnå k-anonymitet för användare i LBS. DLS-algoritmen skiljer sig från befintliga tillvägagångssätt och väljer noggrant ut overksamma platser med tanke på att sidoinformation kan utnyttjas av motståndare. Vi väljer först dessa dummy platser baserat på entropi metrisk, och sedan föreslå en förbättrad-DLS algoritm, för att se till att de valda dummy platser sprids så långt som möjligt. Utvärderingsresultaten visar att den föreslagna DLS-algoritmen avsevärt kan förbättra integriteten när det gäller entropi. Den förbättrade DLS-algoritmen kan förstora kamouflageregionen och samtidigt hålla samma sekretessnivå som DLS-algoritmen.
Algoritmerna för val av duplikatplats (DLS-algoritm REF) tar hänsyn till kompletterande information som kan utnyttjas av skadliga användare.
Achieving k-anonymity in privacy-aware location-based services
{'venue': 'IEEE INFOCOM 2014 - IEEE Conference on Computer Communications', 'journal': 'IEEE INFOCOM 2014 - IEEE Conference on Computer Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}