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    基于網(wǎng)格和密度的匿名空間查找算法

    2016-06-21 10:19施洪潔
    關(guān)鍵詞:位置服務(wù)

    施洪潔

    【摘要】LBS匿名模型中的關(guān)鍵問題在于如何尋找滿足匿名條件的匿名空間,匿名空間越大,空間內(nèi)用戶數(shù)越多,攻者能判斷出目標(biāo)用戶的概率越小,即匿名度越好,但是同時,增大的匿名空間也增大了用戶位置精確度的損失,服務(wù)器返回的候選結(jié)果集與用戶的真實請求結(jié)果之間的差距越大,即服務(wù)質(zhì)量就越差,反之,較小的匿名空間服務(wù)質(zhì)量增強(qiáng),而匿名度較弱。因此,匿名空間查找方法的原則是在匿名度和服務(wù)質(zhì)量之間需找一個最佳的平衡點,本文首先指出了目前最典型的匿名空間查找算法過程中產(chǎn)生的大量的空間冗余現(xiàn)象是因為空間劃分精度太粗,而且沒有考慮用戶分布情況,因此,本文引入網(wǎng)格和密度的概念,提出了基于網(wǎng)格和密度的匿名空間查找算法。

    【關(guān)鍵詞】位置服務(wù) 查詢隱私 k-匿名 網(wǎng)格和密度 最小匿名空間

    【中圖分類號】TP309 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】2095-3089(2016)11-0249-01

    Interval Cloak產(chǎn)生的大量的空間冗余現(xiàn)象是由于空間劃分精度太粗和沒有考慮用戶分布情況,體現(xiàn)用戶分布不均勻的狀態(tài)就是密度的概念,而空間網(wǎng)格化是為了提高空間劃分的精度。本節(jié)將在地理信息系統(tǒng)中應(yīng)用比較成熟的網(wǎng)格技術(shù),對空間進(jìn)行網(wǎng)格劃分,以網(wǎng)格為一個計算單元,再根據(jù)用戶分布密度,在用戶分布相對密度最大的范圍內(nèi)尋找合適的匿名集。

    一、算法原理

    在地理信息系統(tǒng)中,網(wǎng)格數(shù)據(jù)模型被用來分析空間特征,由于其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡單,且成本低廉等優(yōu)勢,在地理空間分析中得到了廣泛應(yīng)用。網(wǎng)格數(shù)據(jù)模型中,空間被規(guī)則的劃分為網(wǎng)格,每個網(wǎng)格的位置由網(wǎng)格的行列號來表示,網(wǎng)格的值表示這個位置上物體的類型或狀態(tài)。本節(jié)提出的基于網(wǎng)格和密度的(GDB, Grid and Density?鄄Based)匿名空間查找算法基本思想是首先將整個空間映射為m×n網(wǎng)格,提高空間計算的精度,再利用空間用戶分布相對密度公式,計算用戶分布相對密度,在用戶分布密度最大的范圍內(nèi)尋找滿足匿名條件的匿名集,根據(jù)密度概念,容易得知,同一k匿名要求下,用戶分布密度越大,匿名空間越小,正是利用這個原理,GDB在用戶分布密度最大的范圍內(nèi)尋找滿足匿名條件的最小匿名空間。

    二、剝離冗余邊緣

    對于最小包含空間S2的空間冗余部分,本小節(jié)定義了用戶分布相對密度公式,根據(jù)此公式,計算各網(wǎng)格用戶分布相對密度,然后由遠(yuǎn)及近用戶分布密度由小到大依次剝離其冗余邊緣,為避免用戶過于密集,匿名空間過小導(dǎo)致的位置隱私泄露,限定條件匿名空間的最小粒度為Smin。

    根據(jù)用戶分布相對密度矩陣,以用戶u為中心,由遠(yuǎn)及近依次刪除用戶分布相對密度最小的行或列,直到剝離某條邊緣后,得到的匿名空間不滿足匿名條件。

    三、敏感度約束

    為了滿足LBS(p, k)匿名條件,需在MASSA算法過程中加入p敏感約束,稱為p-MASSA算法,針對一般LBS(p, k)匿名提出的算法稱為p1-MASSA算法,針對增強(qiáng)的LBS(p, k)匿名提出的算法稱為p2-MASSA算法。

    與空間用戶分布矩陣類似,對于用戶提交的敏感查詢和非敏感查詢,分別用1和0來表示,構(gòu)建匿名區(qū)域內(nèi)用戶查詢敏感度矩陣,矩陣每個坐標(biāo)的值表示對應(yīng)網(wǎng)格內(nèi)敏感查詢的個數(shù),為了簡化計算,將匿名集中敏感查詢所占比例不超過p的條件修改為匿名集中敏感查詢個數(shù)不超過floor(k×p),仍以上面的例子為例,假設(shè)查詢敏感度矩陣如矩陣Sid,若用戶敏感度要求為0.3,即空間內(nèi)敏感查詢的個數(shù)不超過floor(4×0.3)=1,根據(jù)矩陣Sid可知陰影區(qū)域內(nèi)敏感查詢個數(shù)為1,滿足匿名條件,則直接將該空間返回。

    算法描述了基于增強(qiáng)的LBS(p, k)匿名空間查找算法。1行,Q集狀態(tài)初始化,4~8行,在匿名度條件、匿名空間最小粒度條件滿足的前提下,若敏感查詢個數(shù)大于floor(k×p),則根據(jù)用戶分布密度矩陣和敏感度矩陣依次刪除用戶分布密度最小,敏感度最大的網(wǎng)格內(nèi)的查詢,9~12行,若While循環(huán)退出時敏感查詢個數(shù)不超過floor(k×p),則將此時Q內(nèi)的所有查詢標(biāo)記flag修改為true,表示該集合內(nèi)的查詢滿足敏感度條件,查詢都能被處理,之后算法過程不需考慮查詢敏感性,與MASSA算法過程相同,找到合適的匿名空間并將其返回,13~15行,否則,表示匿名失敗,拒絕此次查詢請求。

    四、總結(jié)

    本文分析了目前最典型的匿名空間查找算法在查找過程中產(chǎn)生的大量的空間冗余現(xiàn)象,提出了基于網(wǎng)格和密度的最小k匿名空間查找算法,首先將空間劃分為m×n網(wǎng)格,其次,根據(jù)用戶所處網(wǎng)格鄰域空間內(nèi)的用戶數(shù)對空間進(jìn)行迭代分割,找到最小包含空間,然后根據(jù)用戶分布密度矩陣一次剝離用戶分布密度最小的邊,找到最小匿名空間。最后,在MASSA算法內(nèi)加入了p敏感約束,并構(gòu)建了查詢敏感度矩陣,根據(jù)第3章提出的一般LBS(p, k)匿名模型和增強(qiáng)的LBS(p, k)匿名模型,分別提出了p1-MASSA算法和p2-MASSA算法,p1-MASSA算法最小以空間邊緣為一個處理單位,p2-MASSA算法最小以一個網(wǎng)格為處理單位,先刪除敏感度最大的網(wǎng)格,在敏感度要求較高的情況下,提高了匿名成功的可能性。

    參考文獻(xiàn):

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