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随着智能手机的普及,基于位置服务(Location Based Service,LBS)已逐渐渗透到我们日常生活的各个领域。然而LBS在为用户提供便利的同时,也存在泄露用户位置隐私的风险,针对用户位置隐私安全的保护方法愈加凸显其重要性。目前大多数LBS位置隐私保护的研究都假设中心服务器是可信的,这类中心服务器拥有完整的用户上下文信息,同时直接受理用户请求数据。但在实际应用中,出于利益或其他因素,不一定存在完全可信的中心服务器。另一方面,位置隐私的安全性和服务质量始终是一对矛盾关系。一些研究方案片面追求安全性,增加了计算存储开销,从而在返回兴趣点精度、响应延迟和部署可行性等方面影响了实用性。针对LBS的位置隐私保护问题,本文提出一种基于混合式网络结构的位置隐私保护方法CLASPER,主要研究工作如下:(1)针对LBS网络结构中存在资源配置不均衡、依赖可信中心服务器和不支持平稳退化等问题,提出一种弹性混合式网络结构HESS。HESS具备P2P网络结构和中心式网络结构的优点,以用户为中心,无需依赖可信中心服务器。用户真实位置信息对中心服务器透明,避免中心服务器泄露用户位置隐私等潜在问题。同时,HESS支持平稳退化,即使STTP无法继续提供服务,用户也能够与LSP进行直接P2P通信,避免服务中断。(2)针对锚节点的安全性和查询服务质量,提出基于HESS的位置隐私保护方法CLASPER。采用基于平凡语义位置特征的锚节点生成方法,通过路网数据预处理和候选锚节点计算,避免用户位置语义泄露,较同类的锚节点安全性研究工作具有更好的实用性。在兴趣点查询方面,提出DINN动态增量近邻查询方法,可返回精确的查询结果,支持用户设置兴趣点多样性需求,同时避免增量近邻查询中一类查询提前终止的情况。理论分析和仿真实验表明,CLASPER方法具备良好的安全性和服务质量,相比同类研究工作具备较优的实用价值和适用性。