基于位置敏感哈希分割的空间K-匿名共匿算法

空间K-匿名技术主要用于隐私保护,防止个人信息泄露。目前的主要方法都基于用户-匿名器-基于位置的服务(location based services,LBS)模型。提出了一种基于位置敏感哈希分割的空间K-匿名共匿算法。这种算法在保距性和共匿性方面都可以满足要求,而且算法具有适度的计算复杂度。最后,针对有效性(最小化匿名空间区域)和效率(构建代价)做了实验,证明所提出的算法具有良好的性能。     

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。     

基于查询概率的位置隐私保护方法

现有的隐私保护技术较少考虑到查询概率、map数据、信息点（POI）语义等边信息,攻击者可以将边信息与位置数据相结合推断出用户的隐私信息,为此提出一种新的方法ARB来保护用户的位置隐私。该方法首先把空间划分为网格,根据历史查询数据计算出处于不同网格区域的用户提交查询的概率;然后结合相应单元格的查询概率来生成用户匿名区域,从而保护用户的位置隐私信息;最后采用位置信息熵作为隐私保护性能的度量指标。在真实数据集上与已有的两种方法进行对比来验证隐私保护方法的性能,结果显示该方法具体有较好的隐私保护效果和较低的时间复杂度。     

基于SpaceTwist的K-匿名增量近邻查询位置隐私保护算法

摘 要：随着移动网络的持续进步,基于位置的服务在日常生活中被广泛应用,同时位置隐私保护也成为广大用户所关注的焦点。基于SpaceTwist算法和K-匿名算法,结合路网环境提出一种新的位置隐私保护方法。该方法摆脱第三方可信匿名器,采用客户-服务器体系结构,根据用户的位置隐私需求结合用户所在路网环境设计出用户端匿名区生成算法,并且保证K-匿名。用户端以该匿名区请求基于位置的服务,服务器根据用户请求返回检索点并满足用户期望的K近临结果。根据不同的路网环境和用户隐私需求进行大量实验,证明该算法在满足用户基于位置服务需求的同时提高了对用户位置隐私的保护。     

基于网格划分空间的位置匿名算法

现有的位置匿名算法的匿名时间较长,匿名后的空间区域较大,严重影响查询的服务质量。为了解决这些问题,提出了一种基于网格划分空间的位置匿名算法,该算法基于位置k-匿名模型,采用网格结构划分空间后对用户位置进行位置匿名。实验结果表明,该算法在满足用户位置隐私需求的前提下,位置匿名时间更短,用户的平均匿名空间减小,从而大幅度提升用户查询的服务质量。     

P2P模式下基于网格扩增的位置匿名算法

位置k-匿名方法是当前基于位置的服务中隐私保护领域的研究热点。典型的位置匿名算法多采用单一可信的中心匿名服务器对用户位置进行匿名,但中心服务器容易成为性能瓶颈和集中攻击点,而已有P2P模式下的位置匿名算法在安全性上较弱。针对上述问题,提出了一种P2P模式下基于网格扩增的位置匿名算法,其利用网格划分平面,通过不断翻倍扩增网格宽度寻找满足用户隐私需求的匿名区,最终完成对用户位置的匿名。同时算法在运行中能够与邻近节点分享计算所得中间结果,并对其进行缓存。实验表明,与已有算法相比,本算法可显著降低网络带宽的消耗,减少位置匿名耗时,同时能够避免匿名区中心攻击,且抗查询采样攻击的能力得到较大提升。     

基于速度动态差异的位置服务匿名算法

随着基于位置服务应用的日益流行,其潜在的用户隐私泄露问题也成为制约其发展的一大挑战。用户位置数据的泄露,可能导致与用户生活相关的活动、住址等隐私信息泄露,隐私问题成为位置服务中人们普遍关注的热门话题。尤其是在连续查询场景下,查询间存在着密切的联系,这就使得用户的隐私面临更大的威胁。针对这一问题,文章提出了一种连续查询下的隐私保护算法,称为基于速度的动态匿名算法(V-DCA)。在匿名处理时,考虑了用户的运动特征和趋势,也就是速度和加速度,并且利用历史匿名集合来产生新的匿名集合,在抵御查询跟踪攻击、保护隐私的同时提供了良好的服务质量。文章设计了一种连续查询隐私保护算法——基于速度的动态匿名算法(V-DCA),将用户的速度、加速度作为匿名条件之一,有效地平衡了隐私和服务质量;为了评价匿名算法,分别从隐私保障、服务质量和匿名时间3个方面提出了多个度量指标;通过在真实地图及相同环境下与其他匿名算法进行比较实验,验证了V-DCA在隐私保障、服务质量和响应时间方面的良好表现。     

抗基于历史轨迹预测攻击的动态K-匿名算法

位置K-匿名技术被广泛应用于LBS隐私保护中,然而大多数基于K-匿名机制的研究缺少对攻击者背景知识的考虑,针对此,提出了一种抵御基于历史轨迹预测攻击的动态匿名算法。该方法以滑动窗口约束的方式挑选出与用户基轨迹相似的历史轨迹对用户位置进行预测,并对存在预测风险的位置动态添加历史数据以抵御预测攻击。与同类算法相比,实验结果表明该算法具有更好的预测性能,且在同等隐私需求下降低了用户的隐私披露风险。     

基于R树多维K-匿名算法

K-匿名是微数据发布隐私保护的一种重要方法。针对适应动态数据、实时相应等特征需求,提出基于R树的多维数据K匿名解决方案,包括对原有R树结构的改造方法及其相应的K-匿名化过程。基于Adult数据库,通过实验验证了本模型能够保证K匿名属性的正确性,同时由于分裂算法的影响,也能保证信息保存的完整性。     

基于查询概率的假位置选择算法

位置服务(Location-based Service,LBS)已经成为日常生活的重要组成部分。用户在享受位置服务带来的巨大便利的同时,也面临着巨大的隐私泄露风险。针对传统的位置隐私保护中K-匿名机制没有考虑到攻击者具有背景知识或者边信息的问题,提出了一种改进的假位置选择算法来保护位置隐私。该方法首先对样本空间进行网格划分,并基于历史查询数据计算出每个位置单元的查询概率;再结合历史查询概率为用户寻找(K－1)个假位置,使得这(K－1)个假位置的历史查询概率与用户所在位置的历史查询概率尽量相同,并且使这K个位置尽量 分散。实验结果证明了该算法在位置隐私保护方面的有效性。     

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。     

两种基于Quad-Tree的匿名算法

基于位置的服务（LBS）给人们带来巨大便利的同时可能导致位置隐私的泄露。为了保护用户的位置隐私,一种有效的方法是将用户的精确位置匿名成一个空间区域,现有基于Quad-Tree的匿名算法导致匿名时间较长并且准确度较低。提出两种匿名算法QFC和SWC,与传统的匿名算法（Casper）相比,QFC算法在保持匿名准确度相同的情况下,可以减少CPU时间;SWC算法以牺牲一定的CPU时间为代价,可以达到较高的匿名准确度。     

基于时空关联和位置语义的个性化假位置生成方法

基于假位置的一类隐私保护方案在保护用户位置隐私的同时能够使用户获得准确查询信息,并无需依赖第三方和共享密钥.然而,当攻击者掌握一定的背景知识,例如道路时空可达信息、位置特征和用户的历史请求统计特性等,会导致假位置被识别的概率升高,降低隐私保护程度.针对上述问题,提出了基于时空关联和位置语义的个性化假位置生成算法.首先根据与前一次请求位置连续可达的条件产生假位置,然后通过建立语义树筛选出与真实位置语义相近的假位置,最后进一步筛选出与用户历史请求统计特性最接近的假位置.基于真实数据集将该算法与现有的算法进行比较,表明该算法在攻击者掌握相关背景知识的情况下,可以有效地降低位置隐私泄露的风险.     

基于轨迹聚类的连续查询隐私保护方法

在LBS连续查询的应用场景下,攻击者易利用查询时间序列、区域位置、移动趋势等背景知识发起有效的攻击,以获取用户的真实位置或轨迹,进而可推断出用户生活习惯等各类隐私信息。针对此,提出了一种基于轨迹聚类的连续查询隐私保护方法。该方法基于邻近用户的信息共享与协作,设计了一种匿名区域构造机制,用户在查询过程中,首先通过被共享缓存获取所需服务结果,如未命中,再向LBS服务器发起查询请求。同时,提出了一种邻近用户位置更新算法,提高用户的协作效率并保证缓存的有效性,对于由命中缓存完成的查询,采用提出的基于密度聚类的兴趣区提取算法,生成高混淆度的假查询扰乱整体查询序列顺序,以此增强轨迹隐私的保护效果。实验结果表明,该方法降低了连续查询中的时间代价,提高了位置混淆程度。     

基于概率的增强型区分服务算法

相对区分服务中成比例延迟区分(PDD)服务模型算法的公平性不高。为此,提出一种基于概率的增强型区分服务算法WPPLQ。该算法对等待时间的计算进行优化,利用数据包大小确定服务响应时间,适用于移动定位服务平台。在NS-2模拟器上的仿真结果表明,PLQ和WPPLQ均符合PDD区分服务模型的性能要求,在高带宽情况下,WPPLQ具有更高的公平性。     

基于室内外定位的校园LBS研究

提出基于室内外定位的校园LBS平台总体框架,设计中心平台、移动终端和信息亭结构。给出室内定位系统,研究基于ZigBee的室内无线定位网络的部署原则和方法,建立基于室内外定位的校园LBS平台原型演示验证系统,该系统实现了终端定位、地图查询、三维浏览、导航与导游、跟踪监控、短信通知等功能。     

基于作者主题模型和辐射模型的用户位置预测模型

由于全球定位系统（GPS）设备采集的用户历史位置数据通常具有稀疏性,使得基于单个用户数据的位置预测模型能力受限,所以结合人类移动性的时间和空间周期性,提出一种基于作者主题模型（ATM）和辐射模型（RM）的用户位置预测模型。在时间维度上,该模型利用ATM发现与目标用户移动行为相似的用户群,并确定该用户群在预测时刻所处的目标状态;在空间维度上,该模型利用RM算法计算目标用户的候选地点在目标状态下的概率,并通过比较各候选地点的概率值确定目标用户可能出现的地点,从而实现对目标用户位置的预测。实验结果表明,该模型的平均预测准确率为61.49%,相对于基于变阶的Markov模型提高近28个百分点。所提预测模型能够在单个用户数据量小的条件下获得更高的预测准确率。