Abstract-Location kamouflage har föreslagits och studerats väl för att skydda användarnas integritet. Den suddar ut den exakta användarplatsen (dvs. en punkt med koordinater) och ersätter den med en välformad kamouflerad region (vanligtvis en cirkel eller en rektangel). Men för att få en sådan kamouflerad region, alla befintliga kamouflage algoritmer måste veta exakt platser för alla användare. Eftersom sådan information är exakt vad användaren vill dölja, dessa algoritmer kan fungera endast om alla parter som deltar i kamouflageprocessen är betrodda. I praktiken håller dock detta antagande sällan fast, eftersom någon av dessa parter skulle kunna vara illvillig. Därför finns det ett trängande behov av att dölja platsen utan att avslöja den exakta användarplatsen för någon part. I den här artikeln presenterar vi en sådan icke-exponerings-algoritm. Det är utformat för kanonymitet och kamouflage utförs baserat på närhetsinformation bland mobila användare, i stället för direkt på deras koordinater. Vi decompose problemet i två subproblem - närhet minimum k-klustering och säker begränsning, och utveckla distribuerade algoritmer för båda av dem. Experimentella resultat visar konsekvent att dessa algoritmer är effektiva och robusta under olika topologier och systeminställningar.
Algoritmen utförs baserat på närhetsinformationen bland mobila användare, istället för direkt på deras koordinater REF.
Non-Exposure Location Anonymity
{'venue': '2009 IEEE 25th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2009 IEEE 25th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}