Real-Time Privacy-Preserving Data Release Over Vehicle Trajectory
Real-Time Privacy-Preserving Data Release Over Vehicle Trajectory
复制标题
车辆轨迹上的实时隐私保护数据发布
DOI：
10.1109/tvt.2019.2924679
复制
发表时间：
2019-06
影响因子：
6.8
通讯作者：
Ren Kui
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ma Zhuo;Zhang Tian;Liu Ximeng;Li Xinghua;Ren Kui
智能互联车辆轨迹数据对于交通管理、商业机构等数据挖掘应用具有重要价值。然而，如果没有隐私保护机制，敏感轨迹的泄露会使用户对使用该系统犹豫不决。本文提出了一种差异化隐私保护机制RPTR，用于保护车辆轨迹数据的实时发布。首先，RPTR采用动态采样的方法对弹道数据进行处理，以满足应用负荷和实用性。同时，为了保证数据的可用性，在预测计算中采用了基于用户位置转移概率矩阵的集成卡尔曼滤波。构建了基于区域隐私权重的隐私预算分配方法，为用户密度较高的区域提供更好的保护。通过我们的分析和实验，RPTR不仅保护了实时轨迹数据的隐私，而且保证了数据的可用性。
Intelligent connected vehicle trajectory data are of great value for data mining applications such as traffic management and commercial institutions. However, the leakage of sensitive trajectory makes the user hesitate to use the system if no privacy-preserving mechanism is adopted. In this paper, we propose a privacy-preserving mechanism with differential privacy called RPTR, which protects a vehicle's real-time trajectory data release. First, RPTR adopts a dynamic sampling method to process the trajectory data to meet the application load and practicability. Meanwhile, to ensure the data availability, ensemble Kalman filter based on users’ position transfer probability matrix is used in the prediction calculation. Also, we construct the privacy budget allocation method based on regional privacy weight to provide better protection for regions with high user density. Through our analysis and experiments, RPTR not only protects the privacy of real-time trajectory data but also guarantees the data availability.
登录
查看更多内容
影响因子：
2.5
作者：
A. M. Kuhn
通讯作者：
A. M. Kuhn
DOI：
10.3390/s18092894
发表时间：
2018-08-31
期刊：
Sensors (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
Ma Z;Wang X;Ma R;Wang Z;Ma J
通讯作者：
Ma J
DOI：
10.1145/2976749.2978409
发表时间：
2016-10
期刊：
Proceedings of the 2016 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security
影响因子：
--
作者：
Zhan Qin;Y. Yang;Ting Yu;Issa M. Khalil;Xiaokui Xiao;K. Ren
通讯作者：
Zhan Qin;Y. Yang;Ting Yu;Issa M. Khalil;Xiaokui Xiao;K. Ren
DOI：
10.1145/2463676.2465253
发表时间：
2013-06
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Liyue Fan;Li Xiong;V. Sunderam
通讯作者：
Liyue Fan;Li Xiong;V. Sunderam
影响因子：
1.8
作者：
Kifer, Daniel;Machanavajjhala, Ashwin
通讯作者：
Machanavajjhala, Ashwin