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Erschienen in:

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

A De-anonymization Attack on Geo-Located Data Considering Spatio-temporal Influences

verfasst von : Rong Wang, Min Zhang, Dengguo Feng, Yanyan Fu, Zhenyu Chen

Erschienen in: Information and Communications Security

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

With the wide use of smart phones, a large amount of GPS data are collected, while risks of privacy disclosure are also increasing. The de-anonymization attack is a typical attack which can infer the owner of an anonymous set of mobility traces. However, most existing works only consider spatial influences without considering temporal influences sufficiently. In this paper, we define a User Hidden Markov Model (UHMM) considering spatio-temporal influences, and exploit this model to launch the de-anonymization attack. Moreover, we conduct a set of experiments on a real-world dataset. The results show our approach is more accurate than other methods.

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Titel: A De-anonymization Attack on Geo-Located Data Considering Spatio-temporal Influences
verfasst von: Rong Wang
Min Zhang
Dengguo Feng
Yanyan Fu
Zhenyu Chen
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Information and Communications Security
Print ISBN: 978-3-319-29813-9

Electronic ISBN: 978-3-319-29814-6

Copyright-Jahr: 2016
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-29814-6_41

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Abstract

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