【摘 要】
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为了增强在位置服务(LBS)中对用户个人隐私的保护,提出基于本地缓存的位置感知匿名选择算法(LaSA).利用历史轨迹信息和缓存信息,以不依赖可信第三方(TTP)服务器的方式构建匿
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61261019),内蒙古自治区科技计划资助项目(201802027),内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2018MS06023)
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为了增强在位置服务(LBS)中对用户个人隐私的保护,提出基于本地缓存的位置感知匿名选择算法(LaSA).利用历史轨迹信息和缓存信息,以不依赖可信第三方(TTP)服务器的方式构建匿名区域.在连续位置服务查询中,利用马尔可夫预测模型对未来可能查询的位置进行预判.根据预测位置、缓存贡献度和数据新鲜度构建匿名区域,以覆盖用户所查真实区域.结果表明,与已有方案相比,所提出的LaSA隐私保护方案能提供更高的缓存命中率,减少用户服务请求次数,保证用户位置数据的安全.
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