实验室核心成员章静教授于2022年9月在SCI三区期刊The Journal of Supercomputing发表题为"Dimension-aware under spatiotemporal constraints: an efficient privacy-preserving framework with peak density clustering"的论文。

摘要：基于位置的服务（LBS）是5G环境中最流行的应用之一。用户在享受大量智能服务的同时，也会在LBS中遭受严重的安全威胁。为了在保证效率的同时保护隐私，提出了一种基于时空约束下的维度感知（DSC-EPPF）的高效隐私保护框架。最初，设计了一种新颖的时空约束下的维度感知数据预处理算法（DDPASC），该算法不仅可以构造维度感知的匿名集，还可以减轻时间的复杂性。其次，设计了一种改进的峰值密度聚类候选匿名集构造算法（CASA-PDC），通过滤除冗余匿名集来抵抗背景知识攻击。第三，针对匿名集构建设计了(k,l)-隐私保护算法((k,l)-PPA)。最后，形式化了三个指标，维度感知、CPU运行时间以及熵安全性。还对所提出的方法与其他分类模型进行了比较，即GIA、GITA、SCA、RS和 RSABPP，这揭示了所提出方法的优越性。