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。     

公路网移动用户隐私保护算法研究*

移动商务[1,2]中的隐私保护[3,4]是实际应用中要解决的关键问题之一,而基于位置的移动隐私保护算法可以提供精确查询结果同时保护个人隐私信息。为移动用户定义个性化隐私配置文件,建立KLP匿名模型,并基于其提出一种通过匿名集交换合并过程实现的隐私保护算法（AMAGS）。算法是一个合并交换的过程,具有最小化初始K匿名集的特点。AMAGS可以用来保护公路网[5,6]移动用户的位置、身份以及其他敏感信息。通过仿真实验表明,AMAGS可以在有效保护数据隐私的前提下,花费比P3RN更少的查询时间和更低的查询成本,得到更加精确的查询结果。     

一种基于匿名区域变换的位置隐私保护方法

针对基于位置服务的应用中存在的用户位置隐私泄露问题,提出一种基于匿名区域变换的位置隐私保护方法。在离用户一定距离处选择一个锚点生成匿名区域后,利用邻近节点处理法计算用户邻近节点查询结果与用户真实位置之间的距离,从而实现在保护用户位置隐私的同时得到精确的查询结果。理论分析和实验结果表明,与Cloaking Region和SpaceTwist算法相比,该方法在保证较低通信开销的前提下,具有较好的位置隐私保护性能。     

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。     

划分子匿名区域的k-匿名位置隐私保护方法

随着移动计算技术和无线设备的蓬勃发展,位置服务中的隐私保护成为了研究热点。传统的K-匿名方法存在查询结果不精确的缺点,尤其是在用户稀少的场景下,将产生较大的匿名区域,从而增大通信开销。为了平衡服务质量和隐私保护之间的矛盾,依据将匿名区域分裂成几个分散的子匿名区域,提出一种新的划分子匿名区域的方法,该方法将不产生连续的匿名区域而是直接划分出n个子匿名区域,并随机选择一个子匿名区域代替真实用户的位置向LBS服务器发起查询。实验结果表明,该方法能更加有效地保护用户的隐私,并且能够提高服务质量,减少通信开支。     

障碍空间中保持位置隐私的最近邻查询方法

基于位置服务的隐私保护是近年来空间数据库领域研究的热点.然而,现有的位置隐私保护方法只支持简单的最近邻查询,没有考虑障碍物的空间.但是障碍物的空间在实际中是普遍存在的,因此,研究障碍空间中保持位置隐私的最近邻查询问题是有意义的,也是一个难点.针对这个问题,提出了一种基于第三方可靠服务器的方法.该方法能够保证用户在享受基于位置服务所提供的实际准确答案的同时,其位置信息不被泄露.该方法首先针对用户查询的准确位置,利用第三方可靠服务器来构造一个匿名的区域并发送给位置服务器,进行匿名区域的查询处理.在查询处理过程中,提供了两种查询处理方法:1)基于线段的最大障碍距离的查询处理方法(基本方法),即利用线段的最大障碍距离来扩展匿名区域,返回扩展后的区域内的结果;2)优化查询处理方法,即在基本方法的基础上,进行迭代优化,进一步缩小扩展区域.然后把匿名区域的查询处理的结果返回给第三可信方.最后,第三方可靠服务器根据用户的准确位置,把实际准确结果返回给用户.实验结果和理论表明了这两种查询处理方法的有效性和正确性.     

面向连续查询的敏感语义位置隐私保护方案

针对连续查询位置服务中构造匿名区域未考虑语义位置信息导致敏感隐私泄露问题，通过设计[(K,θ)]-隐私模型，提出一种路网环境下面向连续查询的敏感语义位置隐私保护方案。该方案利用Voronoi图将城市路网预先划分为独立的Voronoi单元，依据用户的移动路径和移动速度，选择具有相似特性的其他[K-1]个用户，构建匿名用户集；利用匿名用户集用户设定的敏感语义位置类型和语义安全阈值，以及用户所处语义位置的Voronoi单元，构建满足[(K,θ)]-隐私模型的语义安全匿名区域，可以同时防止连续查询追踪攻击和语义推断攻击。实验结果表明，与SCPA算法相比，该方案在隐私保护程度上提升约15%，系统开销上降低约20%。     

路网环境下兴趣点查询的隐私保护方法

近年来,随着无线通信技术的迅猛发展,推动了基于位置服务（Location-based services,LBS）的发展进程.而其中兴趣点（Point of Interest,POI）查询是基于位置服务最重要的应用之一.针对在路网环境下,用户查询过程中位置隐私泄露的问题,提出了一种新的位置k匿名隐私保护方法.首先,匿名服务器将兴趣点作为种子节点生成网络Voronoi图,将整个路网划分为相互独立且不重叠的网络Voronoi单元（Network Voronoi Cell,NVC）;其次,利用Hilbert曲线遍历路网空间,并按照Hilbert顺序,对路网上所有的兴趣点进行排序.当用户发起查询时,提出的匿名算法通过查找与用户所在NVC的查询频率相同且位置分散的k-1个NVC,并根据用户的相对位置在NVC内生成匿名位置,从而保证了生成的匿名集中位置之间的相互性,克服了传统k-匿名不能抵御推断攻击的缺陷.最后,理论分析和实验结果表明本文提出的隐私保护方案,能有效保护用户位置隐私.     

动态P2P网络中基于扇形区域的位置隐私保护

目前,已有的动态P2P网络环境中位置隐私保护的方法容易使相互协作的用户之间的位置过于集中,空间覆盖域较小,抗中心攻击能力较弱。针对这个问题,提出一种基于扇形区域的动态P2P位置隐私保护方法。通过移动用户之间的相互协作构建一条匿名链来转发查询信息,完成精确查询的同时在匿名链中隐藏了查询用户的真实位置。在匿名链建立的过程中,利用扇形区域限定匿名链的方向,同时考虑节点之间的连接稳定性,保证了匿名链的空间覆盖域及稳定性,从而提高了算法的匿名度及抗中心攻击能力。实验结果表明该算法在不同用户密度情况下,匿名性能及计算能耗均能取得较好的结果。