資源描述：
《基于位置大數(shù)據(jù)的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)軌跡隱私保護(hù)研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫(kù)。
1、基于位置大數(shù)據(jù)的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)軌跡隱私保護(hù)研究摘要：為了更有效地保護(hù)用戶的軌跡隱私，提岀綜合位置大數(shù)據(jù)、移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)各自的特點(diǎn)，從網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、信息學(xué)等多角度，對(duì)用戶位置與行為模式之間映射后的個(gè)性向量模糊化，全方位量化分析影響位置大數(shù)據(jù)的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(Mobilesocialnetworkservicebasedonlocationbigdata,MSNSLBD)的屬性，重新給出了軌跡隱私的定義，最后對(duì)MSNSLBD的研究方向及需要解決的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題進(jìn)行了展望。關(guān)鍵詞：位置大數(shù)據(jù)；移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)；軌跡隱私；行為模式中
2、圖分類號(hào)：TP393文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：2095-2163(2016)06-0098-030引言隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和智能移動(dòng)設(shè)備的應(yīng)用拓展與普及，基于位置大數(shù)據(jù)的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(MobileSocialNetworkServicebasedonLocationBigData,MSNSLBD）得到了快速發(fā)展，但與此同時(shí)，MSNSLBD也隨即伴生了眾多新的問(wèn)題，其中顯著突出的一類內(nèi)容展現(xiàn)就是用戶軌跡隱私將更加容易泄露。尤其是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)軌跡隱私保護(hù)問(wèn)題已口趨精深復(fù)雜，而且又牽涉到諸多領(lǐng)域的時(shí)新高效技術(shù)，因而如何讓用戶在充分享
3、受大數(shù)據(jù)時(shí)代移動(dòng)社交帶來(lái)重大優(yōu)勢(shì)便利的同時(shí)，能夠更好地保護(hù)用戶的軌跡隱私，為用戶的信息安全保駕護(hù)航，進(jìn)而提供綠色網(wǎng)絡(luò)環(huán)境即已成為社會(huì)與學(xué)界吸引關(guān)注、加大投入的熱點(diǎn)與焦點(diǎn)。本文則針對(duì)這一課題范疇展開研究論述。[BT4]1研究進(jìn)展與研究現(xiàn)狀分析[BT5]1.1研究工作綜論文獻(xiàn)⑴提出了一種空間泛化和延遲發(fā)布相結(jié)合的方法，保護(hù)用戶的軌跡隱私和缺席隱私。文獻(xiàn)[2-3]針對(duì)軌跡數(shù)據(jù)挖掘中可能頻繁訪問(wèn)模式的應(yīng)用，提出了一種保護(hù)頻繁訪問(wèn)模式的軌跡隱私保護(hù)方法BF-P2kAo具體地，該方法就是以前綴樹為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)構(gòu)建軌跡k-匿名集。文獻(xiàn)⑷則設(shè)計(jì)了一種在移動(dòng)社交
4、網(wǎng)絡(luò)中推導(dǎo)用戶位置的方法，該方法通過(guò)用戶n個(gè)朋友提供的推理攻擊方法已可達(dá)到80%的精確度。文獻(xiàn)[5-6]還針對(duì)在近鄰服務(wù)中，當(dāng)用戶在某個(gè)朋友的附近時(shí)，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)將用戶的位置告知其朋友，從而可能導(dǎo)致用戶軌跡隱私泄露給不可信的朋友或者服務(wù)提供商的情況，而相應(yīng)研發(fā)了一種近鄰服務(wù)中的軌跡隱私保護(hù)方法。在此基礎(chǔ)上，更有文獻(xiàn)［7-8］針對(duì)當(dāng)前社交網(wǎng)絡(luò)隱私屬性匿名算法中存在的合理模型匱乏、屬性分布特征擾動(dòng)大、忽視社交結(jié)構(gòu)和非敏感屬性對(duì)敏感屬性分布的影響等現(xiàn)實(shí)缺點(diǎn)，發(fā)展性地推出了一種基于節(jié)點(diǎn)分割的隱私屬性匿名算法。另外，文獻(xiàn)⑼繼而又提出了一種基于GSNP
5、P算法的隱私保護(hù)方法。方法通過(guò)對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類，再對(duì)生成的簇通過(guò)簇內(nèi)泛化及簇間泛化，來(lái)對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)引入匿名化處理，擬達(dá)到隱私保護(hù)的目的。此外，文獻(xiàn)［10］也研究了基于隱私信息檢索的位置大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)。［BT5J1.2研究成果解析［JP2］綜上探討可知，這些文獻(xiàn)雖然針對(duì)MSNSLBD中軌跡隱私保護(hù)獲得了可觀技術(shù)進(jìn)展，但仍存在一定不足，具體剖析如下。［JP］1.2.1［ZK（］缺乏合理有效的MSNSLBD軌跡隱私保護(hù)算法［ZK）］大數(shù)據(jù)時(shí)代，黑客可以從多種渠道獲得用戶公開信息和位置數(shù)據(jù)，然后結(jié)合位置數(shù)據(jù)推測(cè)出用戶的隱私信息［5］。近年
6、來(lái)，對(duì)這方面的研究都?H僅從單一網(wǎng)絡(luò)的角度來(lái)分析影響MSNSLBD的屬性，而未能綜合網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、信息學(xué)等來(lái)全面研究針對(duì)MSNSLBD屬性的關(guān)聯(lián)作用，也未能靈活引入如下新情況所帶來(lái)的發(fā)展新因素：在位置大數(shù)據(jù)時(shí)代，隨著位置感知技術(shù)（傳感設(shè)備、移動(dòng)通信等）的進(jìn)步，將導(dǎo)致事物和人的地理位置呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)化⑼等情形。如此片面的研究后果，即會(huì)使得現(xiàn)有軌跡隱私保護(hù)算法必然缺乏必要的合理性及有效性。1.2.2[ZK（]對(duì)用戶位置與行為模式之間映射關(guān)系方面的研究，尚處于起步階段[ZK）]針對(duì)位置大數(shù)據(jù)的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)軌跡隱私保護(hù)，即應(yīng)圍繞用戶位置
7、與行為模式之間的映射關(guān)系而著重展開研究，力爭(zhēng)減弱攻擊者收集到的從匿名用戶位置推測(cè)可得的個(gè)性向量與不同用戶之間的個(gè)性向量上的性能匹配，從而弱化兩者之間的相關(guān)度。同時(shí)研究可知，保護(hù)用戶位置大數(shù)據(jù)隱私的關(guān)鍵問(wèn)題是：在確保服務(wù)可用的前提下，通過(guò)對(duì)映射后的個(gè)性向量設(shè)計(jì)執(zhí)行非數(shù)據(jù)化，盡量使得個(gè)性向量實(shí)現(xiàn)模糊化。因而針對(duì)不同的應(yīng)用特點(diǎn)，既要獲得位置數(shù)據(jù)個(gè)性向量的模糊化結(jié)果，又要保持位置服務(wù)的準(zhǔn)確性，亟需相關(guān)人員進(jìn)一步的研究投入。[JP3]1.2.3[ZK（]對(duì)MSNSLBD軌跡隱私問(wèn)題的理解尚處于比較淺的層面[ZK）][JP]分享位置為用戶提供方便的同時(shí)
8、，也成為泄露用戶隱私的根源，用戶將不得不面對(duì)由此帶來(lái)的潛在風(fēng)險(xiǎn)。如何在保護(hù)軌跡隱私、提高服務(wù)質(zhì)量、增強(qiáng)MSNSLBD應(yīng)用的吸引力之間維系最佳平衡則是時(shí)下MSNSLBD面臨的嚴(yán)峻挑
