Cloaking Method supporting K-anonymity and L-diversity for Privacy Protection in Location-Based Services

위치기반 서비스에서 개인 정보 보호를 위한 K-anonymity 및 L-diversity를 지원하는 Cloaking 기법

In wireless internet, the location information of the user is one of the important resources for many applications. One of these applications is Location-Based Services (LBSs) which are being popular. Because, in the LBS system, users request a location-based query to LBS servers by sending their exact location, the location information of the users can be misused by adversaries. In this regard, there must be a mechanism which can deal with privacy protection of the users. In this paper, we propose a cloaking method considering both features of K-anonymity and L-diversity. Our cloaking method creates a minimum cloaking region by finding L number of buildings (L-diversity) and then finding number of users (K-anonymity). To support this, we use a R*-tree based index structure and use filtering methods especially for the m inimum cloaking region. Finally, we show from a performance analysis that our method outperforms the existing grid based cloaking method.

최근 무선 인터넷에서 사용자의 위치정보가 다양한 애플리케이션의 정보 요소로 활용되기 시작하였다. 이러한 애플리케이션의 하나로 위치기반 서비스(Location-Based Service)가 주목을 받고 있다. 그러나 위치기반 서비스에서는 서비스를 요청하는 사용자가 자신의 정확한 위치 정보를 데이터베이스 서버로 보내기 때문에 사용자의 개인 정보가 노출될 수 있는 취약성을 지니고 있다. 이에 모바일 사용자가 안전하고 편리하게 위치기반 서비스를 사용하기 위한 개인 정보 보호 방법이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 K-anonymity 및 L-diversity를 고려한 cloaking 기법을 제안한다. 이 기법은 먼저 사용자가 요구하는 L개의 건물을 탐색하는 L-diversity를 수행한 뒤, K명의 사용자를 탐색하는 K-anonymity를 수행하여 최소한의 넓이는 가지는 cloaking 영역을 생성한다. 이를 위해, R*-트리 기반의 색인 구조를 사용하며, 특히 효율적인 cloaking 영역 생성을 위해 필터링 방법을 사용한다. 마지막으로 성능평가를 통해 본 논문에서 제안한 cloaking 기법이 기존의 그리드 기법보다 우수함을 보인다.