Abstract
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. Location-based services (LBS) are increasingly popular due to the improvement of geo-positioning capabilities and wireless communication technology. However, in order to enjoy LBS services, a user requesting a query must send his/her exact location to the LBS provider. Therefore, it is a key challenge to preserve user's privacy while providing LBS. To solve this problem, the existing method employs a 2PASS cloaking framework that not only hides the actual user location but also reduces bandwidth consumption. However, 2PASS does not fully guarantee the actual user privacy because it does not take the real user distribution into account. Hence, in this paper, we propose a nearest neighbor query processing algorithm that supports K-anonymity property based on the weighted adjacency graph(WAG). Our algorithm not only preserves the location of a user by guaranteeing k-anonymity in a query region, but also improves a bandwidth usage by reducing unnecessary search for a query result. We demonstrate from experimental results that our algorithm outperforms the existing one in terms of query processing time and bandwidth usage.
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.