文献

J-GLOBAL ID：201802246594251118   整理番号：18A1080301

差分プライバシーを満たす軌跡データ配布方法【JST・京大機械翻訳】

A Trajectory Data Publication Method under Differential Privacy

著者 (2件)： Huo Zheng (河北経貿大学信息技術学院 石家庄050061;中国人民大学信息学院 北京 100081) ,  Meng Xiaofeng (中国人民大学信息学院 北京 100081)
資料名： Jisuanji Xuebao  (Jisuanji Xuebao)
巻： 41  号： 2  ページ： 400-412  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2531A  ISSN： 0254-4164  CODEN： JIXUDT  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： 移動物体の軌道データは豊富な時空情報を含み,プライバシ保護処理はプライバシ情報の漏洩を防止するためのプライバシー保護処理を必要とする。現在のプライバシー保護アルゴリズムはk-匿名性モデルに基づいており、これらの方法が提供するプライバシー保護度が不十分で、プライバシー保護度の強さが背景知識と高度に相関する。近年、出現した差分プライバシー技術は背景知識と無関係の強いプライバシー保護モデルであり、発表データに対して統計検索を行う誤差率は制御可能である。しかし、統計情報の問合せは依然として移動対象のプライバシーの漏れを引き起こす可能性があり、この問題に対して、まず2種類の攻撃モデル:スパース位置攻撃と最大運行速度攻撃を提案した。次に,差分プライバシーを満たす2つの軌道データ配布法を提案した。自由空間において,ノイズ四分木に基づく軌道データ配布方法を採用し,各時刻のノイズデータを発表し,雑音四分木の階層分割によってプライバシー予算を分割した。各領域の移動物体の数値に雑音を加えた。空間範囲計数質問において,上記2つの方法はk-匿名性モデルよりプライバシー保護度が高かった。差分プライバシーの基礎はオリジナルデータにノイズを加えることであり、追加の独立ノイズはデータの不一致問題を引き起こす可能性があるため、移動対象の最大運行速度に基づく一致性処理アルゴリズムを提案した。最後に,シミュレーションデータセット上でのデータアベイラビリティとアルゴリズムの実行時間を試験し,実験結果は,提案したアルゴリズムが良い性能を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 移動体 ,  類似性 ,  *プライバシー ,  四分木 ,  *軌跡 ,  雑音 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 実行時間 ,  計数 ,  自由空間 ,  統計情報 ,  背景知識 ,  匿名性 ,  プライバシー保護 ,  *差分プライバシー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： differential privacy ,  trajectory data ,  data publication ,  quad-tree ,  R-tree

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 差分プライバシー ,  軌跡 ,  データ配布