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上传时间: 2021-03-07
详细说明：现有的位置隐私保护机制（LPPM）评估方法主要集中在发出基于位置的查询时的位置隐私，而很少考虑发出多个连续查询的轨迹隐私。 本文提供了以用户为中心的轨迹隐私保护分析，以防止质量损失和能量约束下的跟踪攻击，重点是在一定时间内用户查询行为的影响。 我们考虑对用户的活动和移动配置文件具有对抗性知识的攻击者进行跟踪攻击，针对该攻击者，用户使用结合位置语义多样性的LPPM来最大化轨迹私密性。 攻击和防御问题被形式化为贝叶斯Stackelberg博弈进行定量分析。 真实位置跟踪用于评估LPPM的有效性，并找到最佳查询策略。 结果证实，查询行为对改善轨迹隐私具有重大影响。 尽管增加了查询数量以改善轨迹隐私，但是随着观察时间的延长，有效性可能会降低。 在相同的查询率下，延长观察时间有利于提高隐私性。 我们还发现，基于虚拟的LPPM通常在严格的能量约束下提供更好的保护，而基于精度的LPPM在严格的质量损失约束或宽松的能量约束下表现更好。 在最佳轨迹私密性下，基于精度的LPPM的质量损失要比基于虚拟模型的LPPM的质量损失要低，但在能源成本方面却有相反的结果。
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