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J-GLOBAL ID：201702214064719198   整理番号：17A1787211

位置の大きいデータにおけるBloom Filterに基づく匿名保護手法【JST・京大機械翻訳】

Improved Location Anonymous Technology for Big Data Based on Bloom Filter

著者 (2件)： Liu Yan (南京郵電大学計算机学院 南京210003) ,  Zhang Lin (南京郵電大学計算机学院 南京210003;江蘇省无線伝感网高技術研究重点実験室 南京210003)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： 6  ページ： 144-149  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大規模データサービスの応用において,大量のユーザに敏感な情報が存在し,大量のデータ解析におけるプライバシー漏洩の問題を解決するために,Bloomフィルタに基づく位置匿名性保護方式を提案した。発見的プライバシー測定技術を用いて匿名領域を分割し、実際の位置データを隠し、ユークリッド距離における探索目標の隣接関係を保存し、空間匿名ボックスの面積を最適化し、分割戦略において、サービスの類似性因子を導入して空間断片の生成を減少する。モバイルユーザとサーバの間に信頼できる3番目の匿名匿名サーバを構築することによって,効果的にファジィ目標ノードを作ることができて,悪意のあるプライバシー攻撃を防ぐことができた。理論解析とシミュレーション実験により,新しいアルゴリズムが匿名空間領域を効果的に最適化し,プライバシー保護の程度を向上させ,大規模データセットの構築において優れた時間複雑性を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  局所性 ,  データ解析 ,  シミュレーション ,  曖昧さ ,  *プライバシー ,  アルゴリズム ,  類似性
準シソーラス用語： 複雑性 ,  プライバシー保護 ,  匿名性 ,  Bloomフィルタ ,  大規模データ ,  *匿名 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ビッグデータ上の位置サービス ,  プライバシー保存 ,  局所性高感度ハッシング ,  匿名空間領域

分類 (5件)： データ保護  (JD01020V) ,  移動通信  (ND08030H) ,  システムプログラミング一般  (JD03010Y) ,  計算機網  (JC03000K) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 匿名 ,  手法