【摘 要】
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基于位置的服务极大地方便了我们的生活,寻找附近的好友、推荐附近的热门餐馆等应用无一不包含了基于位置的服务。用户在享受基于位置服务的同时,会不经意地泄露敏感的位置隐
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基于位置的服务极大地方便了我们的生活,寻找附近的好友、推荐附近的热门餐馆等应用无一不包含了基于位置的服务。用户在享受基于位置服务的同时,会不经意地泄露敏感的位置隐私信息,若攻击者收集到这些信息再加以利用,将会产生严重的后果。因此,在基于位置的服务过程中保护用户的位置隐私信息是一项很有安全意义的研究问题。本文调研了主要的轨迹隐私保护方法,并着眼于研究其中的虚假轨迹隐私保护方法。该方法具有不依赖可信第三方、保证服务质量等优点,能够安全地保护用户真实轨迹不被攻击者获取。其原理在于,通过在用户请求服务时,生成满足用户隐私要求的虚假轨迹,以达到匿名化轨迹的目的。本文从多个角度考虑隐私保护问题,提出了一种新的隐私模型,其包含了一段时间内短程暴露概率(△t-SD)、长程轨迹暴露概率(LD)和轨迹距离偏差(TDD)三项隐私度量,代表着理论模型上轨迹隐私被暴露的程度。此外,本文还提出一种自适应的虚假轨迹生成算法,算法生成的虚假轨迹在地图区域上分布得更均匀,并能够在生成更少虚假轨迹的情况下,满足严格的隐私保护要求。之后,本文在两组真实数据集上进行实验,证明了自适应算法能够比其他算法利用更少的虚假轨迹达到相同等级的隐私保护效果,并且轨迹在地图上分布地更加均匀。任何隐私保护方法都不可避免地具有一定的局限性。为了研究虚假轨迹隐私保护方法的局限性,同时也为了模拟该方法在实际对抗攻击者时轨迹隐私暴露给攻击者的程度。本文利用轨迹频繁模式挖掘手段模拟攻击者,在真实轨迹与虚假轨迹的混合数据集中进行轨迹模式挖掘。在两组真实数据集上进行的实验证明,虚假轨迹隐私保护方法能够在一定程度上抵御轨迹频繁模式挖掘手段,并且本文提出的虚假轨迹生成算法具有良好的对抗效果。
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