校園用戶行為與軌跡的匿名化研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，特別是大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展使得對海量用戶數(shù)據(jù)的處理成為可能，從數(shù)據(jù)中泄露用戶隱私的問題現(xiàn)如今也非常嚴重。在校園生活中學生和教師也會產(chǎn)生各種各樣的數(shù)據(jù)，如去食堂吃飯刷卡、去圖書館借閱書籍、連接網(wǎng)絡(luò)通上網(wǎng)等。使用這些數(shù)據(jù)可以產(chǎn)生許多個性化的服務(wù)，為他們的校園生活帶來更多的便利，但是這些數(shù)據(jù)的公開不可避免地也存在隱私泄露的問題。本文在現(xiàn)有匿名化方法的基礎(chǔ)上，提出基于集合劃分的方法對用戶數(shù)據(jù)進行匿名化保護，并在校園數(shù)據(jù)上進行

2、實驗，在攻擊者能力很強的時候，也可以有效地保護校園用戶的隱私。
　　本文的主要工作有:
　　對用戶具有穩(wěn)定習慣的行為進行匿名化。
　　通過使用一階馬爾科夫鏈對用戶的行為習慣進行建模，將用戶可能出現(xiàn)的行為劃分為不相交的幾個子集，在行為集合較大時使用語義樹按照類別劃分行為。使用用戶的真實行為所在的集合作為匿名化的結(jié)果。最后在校園刷卡數(shù)據(jù)上進行實驗，并與MaskIt系統(tǒng)中的模擬檢查方法做對比。
　　對用戶動態(tài)軌跡進行匿

3、名化。
　　將集合劃分的方法與軌跡匿名化中的虛假地點方法結(jié)合起來，對于需要向服務(wù)器發(fā)送地點信息的應(yīng)用，通過發(fā)送多個地點來保護隱私。動態(tài)指的是用戶可以到達的地點集合并不是固定不變的，使用用戶的歷史軌跡數(shù)據(jù)，以及地點的流行程度來預測用戶可能到達的地點。提出啟發(fā)式的算法對于可以到達的地點集合進行劃分，并向服務(wù)器發(fā)送包含真實地點的地點集合。最后在校園無線網(wǎng)接入數(shù)據(jù)上進行實驗，實驗表明該算法劃分的效果并不差。
　　對攻擊者去匿名化能力