位置隐私泄露的一种度量方法

现有的文献大都是对位置隐私保护算法的研究,对于位置隐私保护算法的隐私性度量的研究相对缺乏。为此,针对贪心法的位置K-匿名算法(Greedy-based Location K-anonymous Algorithm,GLKA)提出位置隐私泄露的度量方法。该方法以KL散度(Kullback-Leibler divergence)为基础,将攻击者的背景知识融入其中,用以度量匿名区域中用户位置隐私的泄露。仿真实验表明,该度量方法可以有效地度量攻击者在具有背景知识的情况下,用户位置隐私泄露的水平,从而为位置隐私保护算法的设计与实现提供一定的参考。