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基于时空数据的发现-消除的隐私保护框架
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大数据时代，随着定位技术的发展，基于位置的服务越来越普及，用户的时空数据通过各种各样的服务发布出来．在用户通过签到等移动社交网络服务主动发布自己的时空行为的同时，大量记录人们行为的时空数据在人们使用手机进行通话、接发短信息时被移动通信商隐式收集．由于手机与移动通信商间的时空数据由手机的信号基站自动收集，这些隐式收集的数据具有数据量大、蕴含人类行为的特征，并且在疾病传播、贫困消除、城市规划等重大科学社会问题以及路线推荐、乘车出行等重要生活应用中发挥了关键作用．然而，这些隐式收集到的时空数据通过与用户主动发布的时空数据相互参照，会暴露用户有关个人身份、行动目的、健康状况、兴趣爱好等多方面的敏感隐私信息．近年来，随着个人隐私观念的增强以及数据发布使用中法律法规的健全，这些隐式收集到的时空数据在供科学研究与数据挖掘前需要首先消除其中可能暴露用户隐私的记录．
为了确保这些个人敏感信息不被泄露，大量针对时空数据隐私保护的工作致力于匿名化可能暴露个人敏感信息的时空数据．例如，位置与轨迹数据上的k匿名等方法将用户位于特定时间范围和空间区域的位置记录泛化为相同的空间区域，从而让攻击者不能识别出某个时间范围与空间区域中的特定用户．但是，这些方法没有考虑到攻击者可以参照用户主动发布的时空数据从隐式收集到的时空数据中找到暴露用户隐私的记录，因此。经过这些方法保护的时空数据集依然会泄露用户隐私的数据．
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