基于异步信息的匿名移动数据集的用户身份识别

张宏基; 李文中; 陆桑璐

摘要

为了保护用户的隐私,大部分公开数据集都采用隐藏真实ID和引入噪声信息的方法来进行匿名处理。这些匿名处理即使在异步参考信息的攻击下也是脆弱的:即使只有部分位置信息暴露给攻击者并且暴露信息和公开数据集的收集过程不在同一时段内,攻击者依然能够识别出节点在公开数据集中的身份。首先,实验证明已有算法在异步信息情况下不适用;然后,提出针对异步信息的热点矩阵算法。采用3个真实移动数据集验证了识别算法的准确率。实验证明,热点矩阵法在异步信息条件下能够取得远高于已有方法的准确率。

单位
南京大学; 计算机软件新技术国家重点实验室

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更新时间：2020-06-16 20:56

基于异步信息的匿名移动数据集的用户身份识别

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