• Title/Summary/Keyword: cloaking 영역 생성 알고리즘

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An Algorithm for generating Cloaking Region Using Grids for Privacy Protection in Location-Based Services (위치기반 서비스에서 개인 정보 보호를 위한 그리드를 이용한 Cloaking 영역 생성 알고리즘)

  • Um, Jung-Ho;Kim, Ji-Hee;Chang, Jae-Woo
    • Journal of Korea Spatial Information System Society
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    • v.11 no.2
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    • pp.151-161
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    • 2009
  • In Location-Based Services (LBSs), users requesting a location-based query send their exact location to a database server and thus the location information of the users can be misused by adversaries. Therefore, a privacy protection method is required for using LBS in a safe way. In this paper, we propose a new cloaking region generation algorithm using grids for privacy protection in LBSs. The proposed algorithm creates a m inimum cloaking region by finding L buildings and then performs K-anonymity to search K users. For this, we make use of not only a grid-based index structure, but also an efficient pruning techniques. Finally, we show from a performance analysis that our cloaking region generation algorithm outperforms the existing algorithm in term of the size of cloaking region.

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Hierarchical Clustering-Based Cloaking Algorithm for Location-Based Services (위치 기반 서비스를 위한 계층 클러스터 기반 Cloaking 알고리즘)

  • Lee, Jae-Heung
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.8 no.8
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    • pp.1155-1160
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    • 2013
  • The rapid growth of smart phones has made location-based services (LBSs) widely available. However, the use of LBS can raise privacy issues, as LBS can allow adversaries to violate the location privacy of users. There has been a considerable amount of research on preserving user location privacy. Most of these studies try to preserve location privacy by achieving what is known as location K-anonymity. In this paper, we propose a hierarchical clustering-based spatial cloaking algorithm for LBSs. The proposed algorithm constructs a tree using a modified version of agglomerative hierarchical clustering. The experimental results show, in terms of the ASR size, that the proposed algorithm is better than Hilbert Cloak and comparable to RC-AR (R-tree Cloak implementation of Reciprocal with an Asymmetric R-tree split). In terms of the ASR generation time, the proposed algorithm is much better in its performance than RC-AR and similar in performance to Hilbert Cloak.

An Approximate k-NN Query Processing Algorithm Supporting both Location Cloaking and POI Protection (사용자 위치 정보 및 POI 정보 보호를 고려한 Approximate k-최근접점 질의처리 알고리즘)

  • Jang, Mi-Young;Hossain, Amina;Um, Jung-Ho;Chang, Jae-Woo
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2010.06a
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    • pp.53-60
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    • 2010
  • 위치 기반 서비스(Location-Based Services: LBS)에서 질의 요청자가 자신의 위치 정보와 원하는 질의를 전송하면, 위치 기반 서버는 이를 기반으로 질의를 처리하고 결과를 전송한다. 이 때 질의 요청자는 자신의 정확한 위치 좌표를 서버에 전송하기 때문에 개인 정보가 악용될 수 있는 위험에 노출된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 제안된 연구는 크게 Location Clocking 기법과 Private Information Retrieval(PIR) 기법으로 분류된다. Location Cloaking 기법은 사용자의 위치 좌표를 k-1개의 다른 사용자와 함께 묶어 하나의 Cloaking 영역을 생성하고 이를 바탕으로 질의를 처리한다. 그러나 영역에 대한 질의 후보 집합을 결과로 전송하므로 사용자에게 노출되는 POI 수가 증가하는 문제점을 지닌다. PIR은 암호화 기법으로 위치 기반 서버나 공격자에게 사용자의 위치와 질의 타입을 드러내지 않고 질의를 수행한다. 그러나 암호화 된 질의 결과로 사용자에게 데이터 전체를 전송하기 때문에 막대한 통신비용을 초래한다. 따라서 본 논문에서는 Location Cloakng과 PIR 기법의 장점을 결합하여 사용자의 개인 정보와 위치 기반 서버의 POI 정보 보호를 고려한 Approximate k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 질의 전송시, 질의 요청자는 Cloaking 영역을 생성하여 위치 좌표를 감추고, 질의 결과 전송 시 Cloaking 영역에 제한된 PIR 프로토콜을 적용한다. 또한 k-최근접점 질의 수행시, 반환되는 POI의 수를 최소화하고, 정확도 높은 질의 결과를 만족하기 위해 Overlapping parameter를 적용한 색인 기법을 제안한다.

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Efficient Dummy Generation for Protecting Location Privacy (개인의 위치를 보호하기 위한 효율적인 더미 생성)

  • Cai, Tian-Yuan;Song, Doo-Hee;Youn, Ji-Hye;Lee, Won-Gyu;Kim, Yong-Kab;Park, Kwang-Jin
    • The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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    • v.9 no.6
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    • pp.526-533
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    • 2016
  • The researches protecting user's location in location-based services(LBS) have received much attention. Especially k-anonymity is the most popular privacy preservation method. k-anonymization means that it selects k-1 other dummies or clients to make the cloaking region. This reduced the probability of the query issuer's location being exposed to untrusted parties to 1/k. But query's location may expose to adversary when k-1 dummies are concentrated in query's location or there is dummy in where query can not exist. Therefore, we proposed the dummy system model and algorithm taking the real environment into account to protect user's location privacy. And we proved the efficiency of our method in terms of experiment result.