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J-GLOBAL ID：201702231568191624   整理番号：17A0355503

移動軌跡データの匿名化攻撃方法【JST・京大機械翻訳】

De-anonymization Attack Method for Mobile Trace Data

著者 (4件)： Zhong Jianyou (School of Computer Science and Technology,Donghua University) ,  Chang Shan (School of Computer Science and Technology,Donghua University) ,  Liu Xiaoqiang (School of Computer Science and Technology,Donghua University) ,  Song Hui (School of Computer Science and Technology,Donghua University)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 42  号： 12  ページ： 133-138  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： 移動対象の軌跡のプライバシーを保護するためには,軌道のデータを集発布前に,通常,かなを用いて匿名化を行う.しかし,かなユーザの匿名経路は,依然としてプライバシーのリスクに直面している。そこで,新しい去匿名化攻撃法を提案した。攻撃者がその攻撃対象の現在または未来の任意の時間帯のいくつかの軌跡フラグを獲得するならば,それは匿名の履歴軌跡データセットに比較することができ,その中から攻撃対象の履歴軌跡を識別することができる。2つのグループの実際の移動軌跡データに対して特徴分析を行い、軌跡特徴の類似度に基づく脱匿名方法を提案した。歴史的軌跡の特徴ベクトルを抽出するために,改良頻度-逆ドキュメント頻度法を採用し,主成分分析によって次元縮小した後に,履歴軌道と攻撃者が獲得した軌跡の特徴を整合させ,攻撃者の軌道特性と類似性が最も高い履歴軌跡を識別した。実験結果は,提案方法が高い匿名性を得ることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  主成分分析 ,  *軌跡 ,  次元縮小 ,  プライバシー ,  特徴ベクトル ,  *運動軌道
準シソーラス用語： 匿名性 ,  類似度 ,  特徴分析 ,  時間帯 ,  *匿名 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： mobile trace ,  pseudonym ,  trace privacy ,  de-anonymization ,  feature extraction

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 移動軌跡 ,  匿名化 ,  攻撃