• 제목/요약/키워드: Spatial Cloaking

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이동 객체 정보 보호를 위한 그리드 기반 시멘틱 클로킹 기법 (Grid-based Semantic Cloaking Method for Continuous Moving Object Anonymization)

  • 장욱;신숭선;김경배;배해영
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.47-57
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    • 2013
  • 최근 스마트폰의 발전에 따라서 많은 위치 기반 서비스가 활용되고 있으며, 위치 정보 노출로 인한 문제점이 사회적 이슈로 대두되고 있다. 기존의 잘 알려진 위치 정보 보호를 위한 공간 클로킹 기법은 사용자가 요청한 지역에서 위치 정보를 흐릿하게 처리하였다. 하지만 계속적으로 움직이는 이동 객체의 모든 지역을 클로킹하기에는 범위공간이 무수히 넓어지는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 이동 객체 정보 보호를 위한 그리드 기반 시멘틱 클로킹 기법을 제안한다. 제안 기법은 시멘틱 클로킹을 위하여 EMD 갱신 스키마를 확장하고 이동 객체를 위한 대표 보호지역의 클로킹을 정의하였다. 성능 평가에서는 제안 기법이 기존 기법에 비해 처리 시간과 공간 범위에서 안전성과 효율성을 높였다. 이를 통해, 성공적으로 다양한 적으로부터 지속적으로 움직이는 객체의 위치 개인 정보를 보호하여 기존의 방법을 능가하는 성능을 보인다.

실내공간에서 계층 구조를 이용한 K-익명화 (K-Anonymity using Hierarchical Structure in Indoor Space)

  • 김준석;이기준
    • Spatial Information Research
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    • 제20권4호
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    • pp.93-101
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    • 2012
  • 실내공간이 점차 복잡해짐에 따라 실외뿐만 아니라 실내에서도 LBS (Location Based Service)의 수요가 증가하고 있다. 그러나 실생활에 편의를 주는 LBS의 이면에는 개인의 위치 노출과 이로 인한 프라이버시 침해의 문제가 포함되어 있다. 위치 K-익명화 기술은 적어도 K-1명의 다른 사용자를 포함시키는 ASR (Anonymized Spatial Region)을 생성하여 위치를 은폐하여 이러한 프라이버시 문제를 해결하는 대표적인 연구 분야이다. 하지만 기존 연구들은 대부분 유클리디안 거리를 기반으로 하는 실외 공간에서 이루어 졌으며, 구조물에 의해 제약이 있는 실내공간에 적용시키기에는 한계점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 실내공간의 구조와 위치 표현 방법을 고려하여 위치 은폐를 위한 K-익명화 방법을 제안한다. 위치의 은폐를 위해 실내공간의 계층 구조를 생성하여 이 구조에서 K-1명의 다른 사용자를 포함하도록 노드를 확장시키는 방법을 소개한다. 또한 제안된 방법의 성능을 분석하기 위하여 K와 계층구조의 특성에 따른 비용모델도 함께 제시한다.

TCA: A Trusted Collaborative Anonymity Construction Scheme for Location Privacy Protection in VANETs

  • Zhang, Wenbo;Chen, Lin;Su, Hengtao;Wang, Yin;Feng, Jingyu
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제16권10호
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    • pp.3438-3457
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    • 2022
  • As location-based services (LBS) are widely used in vehicular ad-hoc networks (VANETs), location privacy has become an utmost concern. Spatial cloaking is a popular location privacy protection approach, which uses a cloaking area containing k-1 collaborative vehicles (CVs) to replace the real location of the requested vehicle (RV). However, all CVs are assumed as honest in k-anonymity, and thus giving opportunities for dishonest CVs to submit false location information during the cloaking area construction. Attackers could exploit dishonest CVs' false location information to speculate the real location of RV. To suppress this threat, an edge-assisted Trusted Collaborative Anonymity construction scheme called TCA is proposed with trust mechanism. From the design idea of trusted observations within variable radius r, the trust value is not only utilized to select honest CVs to construct a cloaking area by restricting r's search range but also used to verify false location information from dishonest CVs. In order to obtain the variable radius r of searching CVs, a multiple linear regression model is established based on the privacy level and service quality of RV. By using the above approaches, the trust relationship among vehicles can be predicted, and the most suitable CVs can be selected according to RV's preference, so as to construct the trusted cloaking area. Moreover, to deal with the massive trust value calculation brought by large quantities of LBS requests, edge computing is employed during the trust evaluation. The performance analysis indicates that the malicious response of TCA is only 22% of the collaborative anonymity construction scheme without trust mechanism, and the location privacy leakage is about 32% of the traditional Enhanced Location Privacy Preserving (ELPP) scheme.

위치 기반 서비스에서 K-anonymity를 보장하는 가중치 근접성 그래프 기반 최근접 질의처리 알고리즘 (A Nearest Neighbor Query Processing Algorithm Supporting K-anonymity Based on Weighted Adjacency Graph in LBS)

  • 장미영;장재우
    • Spatial Information Research
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    • 제20권4호
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    • pp.83-92
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    • 2012
  • 무선 통신 기술 및 GPS(Global Positioning System)등의 발달로 인하여 위치 기반 서비스 (Location-Based Services: LBS)가 크게 발전하는 추세이다. 그러나 위치 기반 서비스를 이용하기 위해 질의 요청자는 자신의 정확한 위치 정보를 위치 기반 서비스 제공자에게 전송해야 한다. 따라서 위치 기반 서비스를 제공하면서 질의 요청자의 위치 정보를 보호하는 것이 중요한 과제이다. 이 문제를 해결하기 위해, 기존 기법은 실제 사용자의 위치를 숨기며 네트워크 사용을 줄일 수 있는 2PASS 기법을 사용하였다. 그러나 이 기법은 실제 사용자 분포를 고려하지 않기 때문에 실제 사용자 위치 보호를 완전히 보장하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 K-anonymity를 보장하는 가중치 근접성 그래프 기반 최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 질의 영역 내 K-anonymity를 보장함으로써 사용자의 위치 정보를 보호할 뿐만 아니라 불필요한 질의 결과 탐색을 줄여 네트워크 효율을 증가시킨다. 마지막으로, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 연구에 비해 질의 처리 시간 및 네트워크 효율 측면에서 우수함을 보인다.