위치기반 서비스에서 개인 정보 보호를 위한 K-anonymity 및 L-diversity를 지원하는 Cloaking 기법

Cloaking Method supporting K-anonymity and L-diversity for Privacy Protection in Location-Based Services

최근 무선 인터넷에서 사용자의 위치정보가 다양한 애플리케이션의 정보 요소로 활용되기 시작하였다. 이러한 애플리케이션의 하나로 위치기반 서비스(Location-Based Service)가 주목을 받고 있다. 그러나 위치기반 서비스에서는 서비스를 요청하는 사용자가 자신의 정확한 위치 정보를 데이터베이스 서버로 보내기 때문에 사용자의 개인 정보가 노출될 수 있는 취약성을 지니고 있다. 이에 모바일 사용자가 안전하고 편리하게 위치기반 서비스를 사용하기 위한 개인 정보 보호 방법이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 K-anonymity 및 L-diversity를 고려한 cloaking 기법을 제안한다. 이 기법은 먼저 사용자가 요구하는 L개의 건물을 탐색하는 L-diversity를 수행한 뒤, K명의 사용자를 탐색하는 K-anonymity를 수행하여 최소한의 넓이는 가지는 cloaking 영역을 생성한다. 이를 위해, R*-트리 기반의 색인 구조를 사용하며, 특히 효율적인 cloaking 영역 생성을 위해 필터링 방법을 사용한다. 마지막으로 성능평가를 통해 본 논문에서 제안한 cloaking 기법이 기존의 그리드 기법보다 우수함을 보인다.

In wireless internet, the location information of the user is one of the important resources for many applications. One of these applications is Location-Based Services (LBSs) which are being popular. Because, in the LBS system, users request a location-based query to LBS servers by sending their exact location, the location information of the users can be misused by adversaries. In this regard, there must be a mechanism which can deal with privacy protection of the users. In this paper, we propose a cloaking method considering both features of K-anonymity and L-diversity. Our cloaking method creates a minimum cloaking region by finding L number of buildings (L-diversity) and then finding number of users (K-anonymity). To support this, we use a R*-tree based index structure and use filtering methods especially for the m inimum cloaking region. Finally, we show from a performance analysis that our method outperforms the existing grid based cloaking method.