华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2019, Vol. 47 ›› Issue (2): 92-97,105.doi: 10.12141/j.issn.1000-565X.180316

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一种移动社交网络的协同定位隐私保护方法

李家春1 熊冬青2 曹建洲1    

  1.  1. 华南理工大学 计算机科学与工程学院∥广东省计算机网络重点实验室,广东 广州 510006; 2. 广东机电职业技术学院,广东 广州 510515
  • 收稿日期:2018-06-26 修回日期:2018-10-02 出版日期:2019-02-25 发布日期:2019-01-02
  • 通信作者: 李家春( 1968-) ,女,副教授,主要从事计算机网络与信息安全、大数据与隐私保护技术、社交网络推荐算法研究. E-mail:jclee@scut.edu.cn
  • 作者简介:李家春( 1968-) ,女,副教授,主要从事计算机网络与信息安全、大数据与隐私保护技术、社交网络推荐算法研究.
  • 基金资助:
    赛尔网络下一代互联网技术创新项目( NGII20180619) ;华南理工大学2018 年度SRP 项目( 9560) ;广东机电职业 技术学院2018 年校级教科研项目( 51) 

Colocation Privacy Protection Method in Mobile Social Networks
 

 LI Jiachun1 XIONG Dongqing2 CAO Jianzhou1   

  1.  1. School of Computer Science and Engineering∥Communication & Computer Network Lab of GD,South China University of Technology,Guangzhou 510006,Guangdong,China; 2. Guangdong Mechanical and Electronical College of Technology,Guangzhou 510515,Guangdong,China
  • Received:2018-06-26 Revised:2018-10-02 Online:2019-02-25 Published:2019-01-02
  • Contact: 李家春( 1968-) ,女,副教授,主要从事计算机网络与信息安全、大数据与隐私保护技术、社交网络推荐算法研究. E-mail:jclee@scut.edu.cn
  • About author:李家春( 1968-) ,女,副教授,主要从事计算机网络与信息安全、大数据与隐私保护技术、社交网络推荐算法研究.
  • Supported by:
     Supported by the CERNET Innovation Project( NGII20180619) 

摘要: 基于位置服务的移动社交网络中用户分享携带位置和好友标签的信息,不仅会 影响用户位置隐私也会泄漏好友的位置信息,从而导致基于协同定位信息攻击的位置隐 私泄露问题. 为此,文中提出了一种防御协同定位信息攻击的位置隐私保护方法,设计了 基于用户与好友线上交互的关系强度计算方法,给出了关系强度与位置隐私保护需求的 关联和量化方法,实现了一种基于协同定位信息隐藏和时间调整( CCTA) 的位置隐私保 护算法. 在推特数据集上的实验结果表明,文中方法能满足用户位置隐私保护需求,且保 护效果最佳. 

关键词:  社交网络, 基于位置的服务, 数据隐私, 位置隐私保护, 协同定位隐私攻击 

Abstract:  Information with location tags and friends labels shared by users in location-based mobile social networks,can reveal not only the user’s location but also the friend’s location,and thus lead to the location privacy loss problem based on the colocation information attack. In order to prevent the colocation privacy attack,a location privacy protection method was proposed. A relation strength calculation algorithm based on the online interaction between users and friends was designed,a mapping and quantitative method for the location privacy protection requirement was put forward,and an algorithm based on colocation information concealment and time adjustment called CCTA was explored. Experimental results on the twitter data set indicate that the proposed method has better performance and could be suitable for colocation privacy protection. 

Key words: social networks, location based services, data privacy, location privacy protection, colocation privacy attack

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