基于生成对抗网络的位置隐私博弈机制

Computer Science(2021)

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摘要
文中提出了一种以用户为中心的位置隐私博弈机制,目的是在满足LBS服务质量的基础上生成对应的保护策略,并减小计算规模和效用损失.该机制以Stackelberg博弈模型为基础,用户在请求LBS服务时,采用位置模糊机制对自身位置进行扰动后发送给LBS服务器,使攻击者难以推测自己的真实位置;攻击者根据已知的一部分背景知识,对匿名区域内用户的保护策略进行推断并调整攻击方式,最小化用户隐私水平.为了解决传统线性规划解法在现实场景中计算复杂度过高、实用性低的问题,文中采用生成对抗网络参与保护策略的生成,并尽可能降低效用代价.实验结果表明,该保护机制在隐私保护水平方面有着良好的表现,在损失一定服务质量的同时明显缩短了保护机制的生成时间.
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关键词
privacy protection|service quality|game theory|machine learning|generative adversarial networks
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