Publicering av platser i incheckningstjänster för geosociala nätverk ger upphov till allvarliga integritetsproblem på grund av rika källor till bakgrundsinformation. I denna artikel föreslås en ny strategi för destinationsprognoser Destination Förutsägelse särskilt för incheckning av geosociala nät, som inte bara tar upp problemet med "datas gleshet" som ställs inför gemensamma destinationsprognoser, utan också drar nytta av den allmänt tillgängliga bakgrundsinformationen från geosociala nätverk och andra offentliga resurser, såsom social struktur, vägnät och hastighetsbegränsningar. Vidare med tanke på Destination Prediction-baserade attack modell, presenterar vi en metod för att skydda platsen integritet Check-in Deletion och ramverk Destination Prediction + Check-in Deletion för att hjälpa check-in användare att upptäcka potentiella plats integritet läckage och behålla konfidentiell plats information mot destination inference attacker utan att offra i realtid check-in precision och användarupplevelse. En ny metod för förbehandling av data är utformad för att konstruera en rimlig fullständig incheckningsdelmängd från den världsomspännande datauppsättningen check-in i ett verkligt geosocialt nätverk utan förlust av allmängiltighet och giltighet för utvärderingen. Experimentella resultat visar den stora förutsägelse förmåga Destination Prediktion metod, effektiv skydd förmåga Check-in Deletion metod mot destination inference attacker, och hög köreffektivitet av Destination Prediction + Check-in Deletion ram.
Xue föreslog en ny destinationsprognosmetod speciellt för registreringstjänster för geografiska sociala nätverk REF.
A novel destination prediction attack and corresponding location privacy protection method in geo-social networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}