一种高效的保护隐私的轨迹相似度计算框架

刘曙曙; 刘安; 刘冠峰; 李直旭; 赵雷; 郑凯

doi:10.3969/j.issn.1000-5641.2015.05.013

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一种高效的保护隐私的轨迹相似度计算框架

doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2015.05.013

刘曙曙^1,2,
刘安^1,2,
刘冠峰^1,2,
李直旭^1,2,
赵雷^1,2,
郑凯^1,2

1.
苏州大学计算机科学与技术学院, 江苏苏州215006;
2.
江苏省软件新技术与产业化协同创新中心, 南京 210008

基金项目:

null

详细信息

作者简介:
刘曙曙，女，硕士研究生，研究方向为数据安全和隐私.

中图分类号: Q948
计量
- 文章访问数: 942
- HTML全文浏览量: 26
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- 被引次数: 0
出版历程
- 收稿日期: 2015-07-09
- 刊出日期: 2015-09-25

A privacy preserving framework for efficient computation of trajectory similarity

Funds:

null

摘要

摘要: 提出了一种高效的保护隐私的轨迹相似度计算框架. 基于安全的同态加密系统和Yao协议，该框架能够确保持有轨迹的两方不能得到除了轨迹相似度以外的其他任何信息，从而同时保护了两方的轨迹数据隐私. 该框架针对轨迹相似度计算过程中的不同步骤具有不同的计算特点，交替使用同态加密系统和Yao协议，从而有效地提高了性能. 实验结果表明本框架与已有的方法相比显著减少了计算开销.
- 轨迹相似度 /
- 隐私保护 /
- 同态加密 /
- Yao协议
Abstract: null
- null /

HTML全文

参考文献(1)

[1]

［1］霍峥, 孟小峰. 轨迹隐私保护技术研究［J］. 计算机学报, 2011, 34(10): 18201830.

［2］霍峥, 孟小峰, 黄毅. PrivateCheckIn: 一种移动社交网络中的轨迹隐私保护方法［J］. 计算机学报, 2013, 36(4): 716726.

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［4］ABUL O, BONCHI F, NANNI M. Never walk alone: Uncertainty for anonymity in moving objects databases［C］Data Engineering, 2008. ICDE 2008. IEEE 24th International Conference on. Ieee, 2008: 376385.

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［6］LI N, LI T, VENKATASUBRAMANIAN S. tcloseness: Privacy beyond kanonymity and ldiversity［C］Data Engineering, 2007. ICDE 2007. IEEE 23rd International Conference on. IEEE, 2007: 106115.

［7］DWORK C. Differential privacy［M］Encyclopedia of Cryptography and Security. US: Springer, 2011: 338340.

［8］DWORK C. Differential privacy: A survey of results［M］Theory and Applications of Models of Computation. Berlin Heidelberg： Springer, 2008: 119.

［9］DWORK C, LEI J. Differential privacy and robust statistics［C］Proceedings of the fortyfirst annual ACM symposium on Theory of computing. ACM, 2009: 371380.

［10］张啸剑, 孟小峰. 面向数据发布和分析的差分隐私保护［J］. 计算机学报, 2014(4): 018.

［11］DENG K, XIE K, ZHENG K, et al. Trajectory indexing and retrieval［M］Computing with spatial trajectories. New York: Springer, 2011: 3560.

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一种高效的保护隐私的轨迹相似度计算框架

doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2015.05.013

作者简介: 刘曙曙，女，硕士研究生，研究方向为数据安全和隐私.

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A privacy preserving framework for efficient computation of trajectory similarity

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作者简介:
刘曙曙，女，硕士研究生，研究方向为数据安全和隐私.