保护位置隐私和查询隐私：组合的群集方法

【文件属性】：
文件名称：保护位置隐私和查询隐私：组合的群集方法
文件大小：3.43MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-04-10 04:49:39
location privacy; query privacy; k-means 提出了一种用于保护位置隐私和查询隐私的组合聚类算法，即增强聚类披风（ECC）。 开发了一种迭代的K均值聚类方法，以将用户请求分组到聚类中，以提供位置安全性。 同时，在创建集群时使用了用于保留查询隐私的分层聚类方法.ECC为用户提供了理想的空间和时间容忍度。 它可以同时防御采样攻击，同质性攻击和查询关联攻击。 仿真结果表明，ECC算法不仅具有集群数量少，隐蔽时间短，熵和QoS等级高的优点，而且在连续的基于位置的服务中还保留了位置隐私和查询隐私。