大數(shù)據(jù)時代的到來致使人們開始挖掘和運用海量數(shù)據(jù),基于位置服務(wù)(LBS,Location Based Services)得到了廣泛的應(yīng)用并取得了不錯的成果。但是,LB S在提供服務(wù)的前提是訪問用戶實時位置,服務(wù)過程可能會侵犯到用戶位置或其他個人隱私。尤其在連續(xù)LB S查詢時,服務(wù)提供商(LBSP,Location Based Services Provider)中可能存在潛在的惡意攻擊者,可以利用背景知識推斷用戶位置及軌跡隱私。目前,非常多的隱私泄露事件被報道,人們不斷提高對自身隱私的關(guān)注度,如何有效保護用戶隱私日益重要。文本針對已有基于位置服務(wù)隱私保護及軌跡隱私保護方案部分不足進行研究,主要工作內(nèi)容如下:(1)分析現(xiàn)有LBS服務(wù)位置隱私保護方法,提出基于協(xié)作的個性化(k,r,s)-隱私保護方案,該方案主要針對連續(xù)查詢服務(wù),通過不斷尋找協(xié)作用戶,共享可用緩存信息,使用緩存數(shù)據(jù)滿足查詢請求。降低查詢用戶在連續(xù)位置查詢中與LBSP之間的信息交互量,使LBSP無法獲取足夠的位置信息重構(gòu)查詢用戶軌跡,有效防止差異識別攻擊。(2)研究已有軌跡數(shù)據(jù)發(fā)布匿名模型,提出抵制軌跡相似性攻擊的軌跡(k,e)...

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題的研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
2 LBS中的隱私保護
    2.1 LBS的相關(guān)概念
        2.1.1 LBS的概念
        2.1.2 LBS的應(yīng)用
        2.1.3 LBS中存在的問題
    2.2 LBS隱私保護
        2.2.1 LBS隱私保護概述
        2.2.2 常見LBS隱私保護方法
    2.3 LBS隱私保護系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    2.4 軌跡隱私保護
        2.4.1 軌跡隱私基本概述
        2.4.2 LBS軌跡隱私保護
        2.4.3 數(shù)據(jù)發(fā)布中的軌跡隱私保護
        2.4.4 常見軌跡隱私保護技術(shù)
    2.5 本章小結(jié)
3 位置服務(wù)中協(xié)作隱私保護方案
    3.1 問題的提出
    3.2 相關(guān)工作
        3.2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        3.2.2 相關(guān)概念
        3.2.3 系統(tǒng)概述
    3.3 基于協(xié)作的(k,r,s)-隱私保護方案
        3.3.1 算法描述
        3.3.2 協(xié)作隱私保護算法
    3.4 實驗結(jié)果與分析
        3.4.1 實驗環(huán)境
        3.4.2 參數(shù)設(shè)置
        3.4.3 實驗結(jié)果分析
    3.5 協(xié)作軌跡隱私保護方案的開銷
    3.6 本章小結(jié)
4 軌跡數(shù)據(jù)發(fā)布中的匿名隱私保護方法
    4.1 問題的提出
    4.2 相關(guān)概念
        4.2.1 軌跡的概念
        4.2.2 軌跡隱私的概念
        4.2.3 軌跡k-匿名
        4.2.4 軌跡(k,e)-匿名
        4.2.5 軌跡同步化處理
        4.2.6 軌跡相似性攻擊
        4.2.7 泄密風(fēng)險的度量方法
    4.3 軌跡(k,e)-匿名模型
        4.3.1 算法描述
        4.3.2 軌跡(k,e)-匿名算法
        4.3.3 算法分析
    4.4 實驗結(jié)果及分析
        4.4.1 實驗的環(huán)境
        4.4.2 對實驗結(jié)果的分析
        4.4.3 軌跡信息損失
        4.4.4 運行時間分析
        4.4.5 泄密風(fēng)險評估
    4.5 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
6 參考文獻
7 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果
致謝



本文編號：3797058