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2019-05-03 19:51:21
2019-05-03
2017級碩士生潘家霽同學關于假軌跡檢測的論文 (我是第二作者，中國科學技術大學張衛(wèi)明教授為第三作者)，今天在Security and Communication Networks出版，這是我們第一篇關于機器學習用于隱私保護的論文。簡單介紹一下這篇文章是做什么的。
比如，人們用導航軟件或騎行共享單車，使用的物聯(lián)網(wǎng)設備會記錄下人們的行駛軌跡，并上傳到數(shù)據(jù)中心，匯聚成大數(shù)據(jù)的一部分。如果數(shù)據(jù)未經(jīng)處理直接上傳，會嚴重侵犯用戶的個人隱私。國際上有很多學者提出了一系列的假軌跡生成算法，也就是說真實軌跡生成后，在用戶終端再生成幾條假軌跡，假軌跡與真軌跡很近似，但又有所不同。真假軌跡一起上傳到數(shù)據(jù)中心，既保證數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征基本一致，又掩蓋了真實的軌跡信息。但經(jīng)過我們分析，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的大多數(shù)假軌跡生成算法，是可以被用機器學習的手段來識別出來的，我們嘗試用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對主流的假軌跡生成算法做了檢測，識別率在90%左右。
https://doi.org/10.1155/2019/8431074
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