연속적인 질의처리에서 사용자의 k-궤적을 보호하기 위한 k-oATY 기법
k-obstacle Based Anonymity Trajectory(k-oATY) Methods to Protect the User’s k-trajectories in Continuous Query Processing
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초록
스마트폰 사용자는 애플리케이션 설치 또는 이용 시 대부분 필수적으로 동의해야 하는 항목들이 존재한다. 특히 사용자의 위치를 요구하는사례가 점차 증가하고 있는 추세이다. 서비스 제공자(서버)가 사용자에게 위치 정보를 요구하는 이유는 사용자에게 빠르고 정확한 서비스를 제공할목적을 가지기 때문이다. 그러나 시간대별로 사용자의 행동 패턴을 분석할 경우 개인의 민감한 정보를 포함할 가능성이 매우 높다. 특히 사용자의궤적은 머문 건물(쇼핑몰, 클럽 등)이나 장소(놀이공원, 어린이 수영장 등)를 쉽게 파악할 수 있어 행동 패턴뿐만 아니라 관심사까지도 예상할 수있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 궤적을 보호할 수 있는 k-oATY 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안기법이 기존기법보다 개인의 궤적 정보를보호할 수 있는 확률이 높아진 것을 증명했다.
Abstract
Most smartphone users have options that must be agreed upon when installing or using the application. In particular, the numberof cases requiring the location of users is gradually increasing. The reason why the service provider(server) requests location informationfrom the user is that it aims to provide a quick and accurate service to the user. However, when analyzing the user’s behavioral patternsover time, it is very likely to include sensitive personal information. In particular, when grasping the building or place where they stayed(shopping malls, clubs, etc.), the user’s trajectory can expect not only behavioral patterns but also interests. Therefore, this paper proposea k-obstacle based anonymity trajectory(k-oATY) method that can protect the user’s trajectory. Through experiments, it was proved thatthe proposed method has a higher probability of protecting individual location information than the existing method.