History-Aware Trajectory k-Anonymization Using an FPGA-Based Hardware Accelerator for Real-Time Location Services
Hiroshi Nakano, Hiroaki Nishi
我们之前的工作确立了基于FPGA的实时轨迹匿名化的可行性,这是在现代基于位置的服务(LBS)中保护用户隐私的关键任务。 然而,这种开创性的方法完全依赖于最短路径计算,这可能无法捕获重新对流线型旅行行为,从而降低匿名数据的效用。 为了解决这一限制,本文介绍了一种新的、具有历史意识的轨迹k-匿名化方法,并提出了基于FPGA的高级硬件架构来实现它。 我们提出的架构独特地将基于par-alel历史的轨迹搜索与传统最短路径查找集成在一起,使用自定义定点计数模块对历史数据的贡献进行精确权衡。 这种方法使系统能够将行为常见路线优先于几何较短但旅行较少的路径。 FPGA的实现表明,我们的新架构实现了超过6,000条记录的实时吞吐量,与我们以前的最短路径设计相比,数据保留率提高了1.2%,并且更有效地保留了主要的动脉道路。 这些结果标志着一个关键的进步,使高保真,历史意识的匿名化,在LBS严格的延迟约束下保持隐私和行为准确性。
Our previous work established the feasibility of FPGA-based real-time trajectory anonymization, a critical task for protecting user privacy in modern location-based services (LBS). However, that pioneering approach relied exclusively on shortest-path computations, which can fail to capture re- alistic travel behavior and thus reduce the utility of the anonymized data. To address this limitation, this paper introduces a novel, history-aware trajectory k-anonymization methodology and presents an a...