位置隐私保护技术综述

随着如智能手机和平板电脑等移动设备的普及,基于位置的服务(LBS)变得越来越流行,人们通过网络进行查询的同时,将自己的位置信息暴露给了LBS提供商。如何保护用户的位置信息不被潜在地泄露给LBS提供商,对一个LBS系统来说是至关重要的。目前关于LBS的隐私保护的研究已经取得了一定的成果,为了更深入地解决位置隐私保护技术中还没有解决的诸多问题,展开对相关课题的深入研究,从非k-匿名位置隐私技术、k-匿名位置隐私技术、P2P架构下的k-匿名技术和连续查询轨迹匿名技术四个方面对相关文献进行了综述,分别介绍了相关的算法。最后,总结了位置隐私保护技术当前存在的问题及未来的发展方向。     

k-匿名下通过本地差分隐私实现位置隐私保护

针对用户位置隐私保护过程中攻击者利用背景知识等信息发起攻击的问题,提出一种面向移动终端的位置隐私保护方法。该方案通过利用k-匿名和本地差分隐私技术进行用户位置保护,保证隐私和效用的权衡。结合背景知识构造匿名集,通过改进的Hilbert曲线对k-匿名集进行分割,使用本地差分隐私算法RAPPOR扰动划分后的位置集,最后将生成的位置集发送给位置服务提供商获取服务。在真实数据集上与已有的方案从用户位置保护、位置可用性和时间开销方面进行对比,实验结果显示,所提方案在确保LBS服务质量的同时,也增强了位置隐私保护的程度。     

移动用户位置隐私保护方案研究

随着基于位置的服务（ LBS）的发展,如何保证用户在使用位置服务时的隐私安全,已成为一个亟待解决的问题。文中对主流的位置隐私保护技术进行了分析和比较。在此基础上,针对移动用户的位置隐私保护,提出了一种基于中心服务器的位置隐私保护方案。该方案针对隐私保护需求的差异性,考虑区域的敏感等级,对敏感区域采用K-匿名和假名进行保护,同时运用脚印来辅助匿名。该方案能在不降低位置服务质量的前提下,有效地保护移动用户位置隐私。     

基于轨迹预测的动态匿名算法

位置K匿名是实现LBS(Location Based Services)隐私保护的重要手段。已有的K匿名机制大多针对无知识背景的攻击者模型,对攻击者能力的估计不足,存在用户位置隐私泄露的风险。针对此问题,本文提出一种基于历史轨迹预测的LBS动态匿名算法。该算法充分考虑攻击者基于历史数据对用户轨迹的预测能力,根据用户轨迹隐私泄露的风险级别,动态调整K匿名值实施保护,实验证明该算法在保护用户位置隐私方面是有效的。      

增强现实中基于位置安全性的LBS位置隐私保护方法

为了解决基于位置的服务(LBS)和增强现实(AR)技术快速发展带来的用户位置隐私泄露的隐患,分析了现有的位置隐私保护方法的优缺点,提出基于位置安全性的位置隐私保护方法。将区域安全度和伪装区域引入该方法中,将提示某区域是否需要保护这一度量标准定义为区域安全度,非安全区域(即需要给予保护的区域)的区域安全度设置为1,安全区域(即不需要保护的区域)设置为0,通过扩大区域安全度和识别等级来计算位置安全度。实验结果表明,该方法与未引入位置安全性的方法相比降低了平均定位误差,提高了平均安全性,从而有效地保护了用户的位置隐私,提高了LBS的服务质量。     

基于LBS系统的位置轨迹隐私保护技术综述

基于位置的服务（LBS）方式为用户生活带来了便捷,同时也存在着位置轨迹隐私泄露的风险。如何对这些隐私数据加以保护,成为目前研究者的研究热点。对现有的隐私保护方法系统架构进行总结,对位置隐私保护技术和轨迹隐私保护技术进行综述,分类介绍了基于扭曲技术、加密技术、匿名技术以及差分隐私技术的隐私保护方法,对各种隐私保护技术下的最新算法进行整理归纳。根据对已有技术的了解,提出了现有研究中存在的不足以及未来研究的方向。     

基于连续查询的用户轨迹k-匿名隐私保护算法

随着移动服务和移动网络的持续发展,基于LBS的连续查询服务被广泛应用。基于单点的K-匿名位置隐私保护算法已经不能满足连续查询下用户位置隐私需求。针对用户轨迹隐私保护提出新的保护方法,该方法采用不可信第三方中心匿名器,用户获取自己的真实位置后首先在客户端进行模糊处理,然后提交给第三方匿名器,第三方匿名器根据用户的隐私需求结合用户某时刻的真实位置信息生成虚假用户,然后根据历史数据生成虚假轨迹。为了进一步提高虚假轨迹与用户真实轨迹的相似性,该算法提出了虚假轨迹生成的两个约束条件：虚假轨迹距用户真实轨迹的距离约束和相似性约束。经大量实验证明,该算法与传统的不同时刻K-匿名算法相比,不仅可以满足连续查询的用户轨迹隐私保护而且可以满足基于快照的LBS用户位置隐私保护。     

基于连续位置服务请求的位置匿名方法的研究

随着无线技术和移动定位技术的蓬勃发展,出现了一种新的研究领域——基于位置的服务(location-based service,LBS)。用户在享受此类服务的时候不得不把自己的精确位置发送给服务提供商,使得用户可能面临位置隐私泄露的危险。位置k-匿名是最常见的位置隐私保护技术之一,通过将用户的精确位置泛化为一个具有k-匿名性质的区域来达到隐私保护的目的。但是在移动用户连续不断发出位置服务请求的场景下,攻击者能够根据用户的历史请求之间的关系推测出用户的隐私。此种状况下,传统的孤立查询的k-匿名模型失效。文章提出了一种更加优化的k-匿名模型,在满足用户指定匿名度的前提下,利用活动区域内用户的历史位置分布情况寻找出现次数最多且位置分布最密集的k-1个用户组成共同匿名集。实验结果表明,该方法在保证用户要求匿名度的前提下能够有效降低共同匿名区域的面积。     

现实环境中基于虚拟用户的LBS位置隐匿方法

当前,基于位置服务LBS的应用得到了广泛的发展,并极大地方便了人们的生活。然而,位置也可能泄露大量用户隐私,这使得关于位置隐私的保护变得尤其重要。虽然现有技术在很大程度上解决了隐私保护问题,但在效果上还未能达到预期目标。对此,提出了一种基于现实环境的隐私保护方法Dummy-Ex,通过生成一系列虚拟用户,并构建逼真的移动轨迹,从而实现隐私保护的目的。实验表明,此方法在安全性和有效性方面都能达到较好的效果。     

位置服务隐私保护研究综述

由于位置感知移动电子设备的繁荣,位置服务(LBS)几乎在所有的社会和商业领域广泛流行.虽然LBS给个人和社会带来了巨大利益,但也给用户的隐私造成了严重威胁.因为用户享受LBS的同时需要向不可信的LBS提供商泄露其位置和查询属性,而附加在这些信息上的上下文揭露了用户的兴趣爱好、生活习惯、健康状况等.如何保护用户的隐私免受恶意提供商的侵犯,对LBS生态系统的健康发展至关重要,因而引起了研究者的广泛关注.对LBS隐私保护的研究现状与进展进行综述.首先介绍LBS隐私的概念和威胁模型;然后,从系统结构、度量指标、保护技术等方面对现有的研究工作进行细致的分类归纳和阐述,重点阐述当前LBS隐私保护研究的主流技术:基于扭曲法的隐私保护技术;通过对各类技术性能和优缺点的分析比较,指出了LBS隐私保护研究存在的问题及可能的解决方法;最后,对未来研究方向进行了展望.     

移动对象连续查询位置匿名策略

用户位置隐私保护已经成为基于位置服务领域研究的热点问题之一,现有的方法多是只针对用户单独一次查询的隐私保护,没有考虑移动过程中由于连续查询而造成的位置隐私泄露问题。主要针对连续查询下的移动对象位置隐私保护提出一种基于历史用户的虚假用户生成的位置匿名方法,该方法结合用户历史数据,通过确定合理的假用户生成区域及假用户生成时刻其空间位置,使虚假用户能够实时对真实用户位置进行保护,通过实验验证其可行性和有效性。     

基于增强现实技术的移动LBS系统的设计与实现

基于位置服务发展迅速。利用增强现实技术开发LBS系统．对人机界面与GIS服务整合具有重要的理论和现实意义。在此基础上,设计一个空间信息服务的构建与发布机制．利用智能终端配备的传感装置,在Android平台手持设备下扩展增强现实功能．融合真实场景和虚拟信息,搭建远程Web服务器完成数据交互,得到整体基于Web服务的LBS原型系统。     

L2P2: A location-label based approach for privacy preserving in LBS

The developments in positioning and mobile communication technology have made the location-based service (LBS) applications more and more popular. For privacy reasons and due to lack of trust in the LBS providers, k-anonymity and l-diversity techniques have been widely used to preserve privacy of users in distributed LBS architectures in Internet of Things (IoT). However, in reality, there are scenarios where the locations of users are identical or similar/near each other in IoT. In such scenarios the k locations selected by k-anonymity technique are the same and location privacy can be easily compromised or leaked. To address the issue of privacy preservation, in this paper, we introduce the location labels to distinguish locations of mobile users to sensitive and ordinary locations. We design a location-label based (LLB) algorithm for protecting location privacy of users while minimizing the response time for LBS requests. We also evaluate the performance and validate the correctness of the proposed algorithm through extensive simulations.     

位置隐私研究综述

近年来随着传感器和无线移动设备的飞速发展,随时随地获得个人位置成为可能。一方面,促进了基于位置服务的飞速发展,另一方面,个人位置隐私泄露的问题引起人们的广泛关注。由于移动环境中位置信息的特殊性,造成无法直接利用现有的关系数据库隐私保护技术。文章分析了位置隐私保护中存在的挑战问题,从系统结构、位置匿名技术和查询处理技术三方面归纳总结了现有的研究工作,并指出了未来的研究方向。     

提高LBS手机AR系统精度的新方法

LBS的手机增强现实系统由于受到手机AGPS精度的限制,其定位存在着较大的误差.针对手机LBS增强现实系统存在的定位问题,提出了一种提高其定位精度的新方法.在已有的系统中引入GEOSpots,然后在GEOSpots处提供相对应的全景图背景,并通过匹配同一位置的手机摄像头实时画面与全景图来校准系统定位.实验结果表明,该方法不但有效地减少了LBS手机增强现实系统定位错误的发生,同时使得虚拟内容与现实实景更加紧密地结合在一起.     

基于增强现实技术的移动LBS系统的设计与实现

基于位置服务发展迅速,利用增强现实技术开发LBS系统,对人机界面与GIS服务整合具有重要的理论和现实意义。在此基础上,设计一个空间信息服务的构建与发布机制,利用智能终端配备的传感装置,在Android平台手持设备下扩展增强现实功能,融合真实场景和虚拟信息,搭建远程Web服务器完成数据交互,得到整体基于Web服务的LBS原型系统。