首页|面向位置数据划分的差分隐私保护研究进展

面向位置数据划分的差分隐私保护研究进展

Review of Differential Privacy Protection for Location Data Partitioning

扫码查看
移动定位技术的发展促进了位置数据的收集和共享,导致位置数据集隐私面临泄露风险,而现有的隐私保护技术难以抵抗攻击者背景知识的攻击.差分隐私作为一种严格可证明的隐私保护模型,可以有效防止任意背景知识攻击.对差分隐私基础理论以及它在位置数据划分的应用进行综述,重点阐述了差分隐私预算分配策略和位置数据划分方法,并对其方法进行分析总结.在现有技术对比分析的基础上,指出了需要进一步深入研究的方向.
The development of mobile location technology promotes the collection and sharing of loca-tion data,which leads to the problem of privacy disclosure of location data sets.However,the exist-ing privacy protection technology is difficult to resist the attack of attackers'background knowledge.As a strictly provable privacy protection model,differential privacy can effectively prevent arbitrary background knowledge attacks.This paper summarizes the basic theory of differential privacy and its application in location data partitioning,focuses on the differential privacy budget allocation strategy and location data division method,analyzes and summarizes its methods.Based on the comparative analysis of existing technologies,the direction of further research is prospected.

differential privacylocation dataprivacy protectiondata partitioning

韩慧慧、刘晴晴、吴锦华、孟令兵

展开 >

安徽信息工程学院计算机与软件工程学院,安徽芜湖 241000

差分隐私 位置数据 隐私保护 数据划分

科技创新重大项目(2030)教育部产学合作协同育人项目(第二批)(2021)安徽信息工程学院青年科研基金

2020AAA010360020210232503923QNJJKJ002

2024

信息工程大学学报
中国人民解放军信息工程大学科研部

信息工程大学学报

影响因子:0.276
ISSN:1671-0673
年,卷(期):2024.25(2)
  • 34