论文摘要
电动汽车频繁接入充电桩充电而产生的位置数据对优化充电桩布置、指导电力调度具有重要意义。然而充电位置数据对于汽车用户来说属于隐私信息。为防止汽车用户的隐私泄露,亟需探索研究隐私汇聚充电位置数据的方法。采用局部差分隐私技术保护电动汽车充电位置数据,通过引入贝叶斯随机多伪隐私算法设计一种基于分区的隐私保护充电位置数据汇聚方法。该方法利用贝叶斯随机多伪隐私算法设计了一个用于本地化扰动充电位置数据的局部混淆算法,然后,结合随机多伪算法的重构算法设计了满足稀疏、样本量小等特点的充电位置数据的隐私汇聚方法。同时,在保证隐私保护水平的前提下,通过对位置域进行划分以缩小隐私位置域,进一步提高汇聚结果的可用性。对所设计方法的隐私性进行分析。最后,在正态分布、均匀分布、峰值分布和随机分布4种不同的合成数据集以及公开的Gowalla数据集上进行验证。实验结果表明:在相同隐私水平的条件下,所设计的方法在可用性方面优于基于随机映射矩阵的隐私汇聚方法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 熊星星,刘树波,李丹,李永凯,王俊
关键词: 电动汽车,充电位置,局部差分隐私,隐私保护
来源: 工程科学与技术 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 武汉大学计算机学院,湖北省水利水电科学研究院,中南民族大学计算机学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(61872431),湖北省技术创新专项资助(2018AAA046),武汉市应用基础研究计划资助项目(2017060201010162)
分类号: TP309.2;U491.8
DOI: 10.15961/j.jsuese.201801051
页码: 137-143
总页数: 7
文件大小: 1500K
下载量: 125
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