【摘 要】
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近年来,全球定位技术的不断进步及移动互联网的迅速发展,移动终端设备不断普及,基于位置的服务应用迅猛增长。基于位置的服务应用因给人们的生活带来更多便利而被广泛应用。
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近年来,全球定位技术的不断进步及移动互联网的迅速发展,移动终端设备不断普及,基于位置的服务应用迅猛增长。基于位置的服务应用因给人们的生活带来更多便利而被广泛应用。然而,由于用户在请求位置服务时,位置、宗教信仰等隐私信息不可避免地被发送到服务器中,造成用户信息的泄漏,轻则泄露用户的饮食习惯、宗教信仰等敏感信息,重则危害人生安全,如何实现用户在享受服务的同时实现位置隐私的保护逐渐成为研究的热点。而位置K匿名算法作为位置隐私保护中运用较广的方法,主要是实现快照查询中的隐私保护,易受连续查询攻击,因此,如何实现基于位置的服务应用中连续查询隐私保护显得越发重要。本文针对位置服务应用易受连续查询攻击的缺点,提出了一种新的位置隐私保护算法:结合差分隐私与R树空间索引的位置K最近邻匿名算法。首先使用时空对象生成器模拟生成近5万个移动位置点数据,利用R树高效索引特性,实现对位置数据的空间存储、查询处理;接着采用基于R树的最近邻顺序查询算法对目标用户的位置进行泛化操作,生成一个包含至少K个用户的匿名区域;同时,考虑到攻击者所拥有的背景知识,本文结合差分隐私本身所固有的定量可控隐私保护等级以及无需考虑攻击者背景知识的特性,通过K匿名区域控制拉普拉斯噪声参数,对匿名区域中所有用户进行噪声注入,生成K个随机扰动点,以距离匿名区域中所有用户平均距离最近的加噪点为中心,再次调用基于R树的K最近邻匿名算法生成K匿名区域作为用户服务请求地址,从而实现防止拥有任意背景知识的攻击者的攻击。实验结果表明,本文提出的结合差分隐私与R树空间索引的位置K最近邻匿名区算法不仅在位置隐私保护上效果良好,而且对用户服务质量的影响较小,较好地实现位置服务与隐私保护的平衡。
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