On Preventing Location Attacks for Urban Vehicular Networks
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-12-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The prevalence of global positioning system (GPS) equipped in vehicular networks exposes users’ location information to the location-based services.
We argue that such data contains rich informative cues on drivers’ private behaviors and preferences, which will lead to the location privacy attacks.
In this paper, we proposed a sophisticated prediction model to predict driver’s next location by using a k-order Markov chain-based third-rank tensor representing the partially observed transfer information of vehicles.
Then Bayesian Personalized Ranking (BPR) is used to learn the unobserved transitions within the tensor for transition predication.
Experimental results manifest the efficacy of the proposed model in terms of location predication accuracy, compared with several state-of-the-art predication methods.
We also point out that the precision achieved by such advanced predication model is restricted to the order of the Markov chain k.
Accordingly, we propose a schema to decrease the risks of such attacks by preventing the conformation of higher order Markov chain.
Experimental results obtained based on the real-world vehicular network data demonstrated the effectiveness of our proposed schema.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhou, Meng& Li, Xin& Liao, Lejian. 2016. On Preventing Location Attacks for Urban Vehicular Networks. Mobile Information Systems،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111549
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhou, Meng…[et al.]. On Preventing Location Attacks for Urban Vehicular Networks. Mobile Information Systems No. 2016 (2016), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111549
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhou, Meng& Li, Xin& Liao, Lejian. On Preventing Location Attacks for Urban Vehicular Networks. Mobile Information Systems. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111549
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1111549
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر