随着信息行业的发展,计算机已然成为当今世界的主流。利用网络,人们可以在网络平台上进行信息交流、购物及网络教学等,相应的移动技术得到了快速的发展,而且这些技术也直接或间接地推动了移动互联网服务行业的发展,其中最重要的部分就包括了基于位置的服务(Location Based Service,LBS)。LBS在现代的移动互联网中带给人们的日常很大的方便,然而在享用服务的时候,由于需要使用者发送其真实位置信息,所以使用者位置的信息很有可能暴露,甚至危及到人身安全,因此位置的隐私保护问题成为当今热点问题。位置的隐私保护主要包含两大类:单点位置隐私保护及连续位置隐私保护(即轨迹隐私保护)。文章分别从这两大方向分析,以解决此类问题。首先,在单点位置的隐私保护这个领域,本论文在前人的研究基础上,提出了区域等级的概念,结合区域互换及区域扩展两种方法,形成了一种新的位置隐私保护方法即区域等级位置隐私(Area Level Location Privacy,ALLP)保护方法。在本论文的算法中,通过引入区域等级的概念,使得互换集中用户所在区域在满足用户的隐私需求的基础上,同时保证了用户所在区域的多样性,有效地抵御了同质性攻击。其次,本论文针对轨迹隐私保护方法问题,提出了新的基于泛化的轨迹隐私保护技术,即足迹轨迹隐私保护(Footprint Trall Privacy Protection,FTPP)方法,引入足迹机制,提高假位置的真实性,使得攻击者无法通过地理限制来排除无效的假位置,并依据用户自定义隐私需求,利用单点位置的暴露风险(LD)、轨迹的暴露风险(TD)以及距离偏移度(DD)对产生的假位置进行条件约束,使得假轨迹更具有真实性且不易被攻击者推断出真实信息。最后,将本论文提出的ALLP和FTPP这两个算法进行仿真实验,并将实验结果与现有的经典算法直接进行比对,验证了算法的优越性。
