论文部分内容阅读
近年来，随着移动互联网的迅速发展，越来越多的人开始使用像智能手机等移动设备访问互联网，进行信息检索、位置查询等等。当移动用户将查询请求发送给不可信服务提供商，查询请求包含用户的隐私信息，因而出现了用户隐私泄露问题。现有大部分匿名方法主要针对用户位置和标识符信息的保护，很少有人考虑到用户敏感信息泄露问题。本文主要研究的是基于用户个性化隐私需求，公路网络中敏感信息保护问题。为了防止道路网络中的敏感同质性攻击，提出了一种新的敏感信息保护方法——划分匿名路段集(DASS)，即利用深度优先搜索在图中找出最初路段集，再经过交换、合并操作，寻找满足一定要求的匿名路段集。最后，通过实例分析了算法的可行性。