位置k-匿名下的隐私泄露度量方法研究

摘要

社交网络中位置服务存在的隐私泄露问题受到越来越多的关注，因此，提出一种位置k-匿名下的隐私泄露度量方法 .首先，对用户隐私在位置服务中的流转过程进行分析.其次，根据攻击者攻击流程提出一种基于层次分析的关联规则算法，将用户背景知识表示成用户属性二维表，利用层次分析法来确定属性的相对重要程度，根据用户个人敏感程度筛选出关键背景知识，并对攻击者背景知识进行量化，在此基础上，提出一种基于互信息的隐私泄露度量方法 .提出的模型和背景知识量化方法可以为攻击背景下知识量化和隐私泄露风险分析与评估提供可行的度量基础.最后，实验验证和分析结果表明度量模型是可行的、有效的.

关键词

社交网络 / 隐私度量 / 隐私泄露 / 隐私保护 / 背景知识 / 信息熵

基金资助

国家自然科学基金（72174079）; 江苏省“青蓝工程”大数据优秀教学团队（2022-29）; 连云港市重点研发计划（CG2323）