時(shí)空K-匿名集數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式挖掘研究.pdf

1、隨著用戶對(duì)基于位置服務(wù)（Location Based Service，LBS）隱私安全的日益關(guān)注，位置隱私保護(hù)成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。但傳統(tǒng)方法只針對(duì)快照單次查詢或時(shí)空臨近的連續(xù)多次匿名查詢進(jìn)行隱私保護(hù)，并未考慮基于大時(shí)空尺度范圍匿名集的分析推理攻擊。
　　為驗(yàn)證這一問(wèn)題，本文主要進(jìn)行了以下研究：（1）通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的理論分析研究，首次提出了傳統(tǒng)的時(shí)空 K-匿名及其變體方法可能存在不能有效防御基于大時(shí)空尺度范圍匿名集的分析推理攻擊問(wèn)題

2、，為此，設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了從GPS軌跡數(shù)據(jù)模擬生成LBS時(shí)空K-匿名實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的軟件系統(tǒng)。本文的研究對(duì)象是LBS在時(shí)空K-匿名查詢過(guò)程中產(chǎn)生的系列匿名集數(shù)據(jù)。但目前時(shí)空K-匿名及其優(yōu)化方法并沒(méi)有在商業(yè)的LBS系統(tǒng)上得以大規(guī)模推廣應(yīng)用，因此我們采用對(duì)GPS軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并應(yīng)用Gruteser等人提出的時(shí)空K-匿名算法，實(shí)驗(yàn)?zāi)M生成一定規(guī)模數(shù)量的匿名集數(shù)據(jù)。本實(shí)驗(yàn)的GPS軌跡數(shù)據(jù)，取自南京市某出租車管理公司于2007年7月15日，收集的（0：

3、00-24：00）時(shí)段的2612輛出租車的GPS軌跡數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)?zāi)M生成的匿名集數(shù)據(jù)包括：LBS快照查詢生成的匿名集，LBS連續(xù)查詢生成的匿名集。（2）首先設(shè)計(jì)了具體的針對(duì)時(shí)空 K-匿名查詢數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法與序列模式挖掘算法實(shí)現(xiàn)方案。然后利用提出的這兩種實(shí)現(xiàn)方案，以從大量GPS數(shù)據(jù)模擬生成的匿名集快照數(shù)據(jù)與匿名集序列數(shù)據(jù)為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，分別進(jìn)行了匿名集數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘與序列模式挖掘的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：基于本文提出方法挖掘的匿名集數(shù)