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基于预测的长时请求位置隐私保护算法研究
| 论文题名： | 基于预测的长时请求位置隐私保护算法研究 |
| 关键词： | 路网预测;隐私保护;移动终端;概率位置;匿名机制 |
| 摘要： | 随着移动终端的流行和云计算的快速发展，基于位置的服务变得越来越流行，它可以利用地理位置信息为用户提供服务。用户可以随时随地利用移动终端享受跟位置相关的服务。但是，用户必须上传自己精确的位置才能获取相关服务，这样上传自己的精确信息有可能对个人隐私造成威胁。针对这一问题，研究者提出了很多不同的方法，最为典型的方法是匿名方法。匿名机制原理是形成一个包含请求用户在内共个用户的匿名区域作为匿名区域，来代替区域内所有用户的精确位置。但是现有匿名的方法都太依赖与其周围的用户，同时，也不能为用户找到最优的匿名时刻。 本文从一个角度出发，提出一种基于预测的长时请求位置隐私保护方法(PBNQ)，为用户预测最优的匿名时刻，提供最优的服务。本文定义了概率位置的概念，表示用户在一个位置出现的概率。在路网环境下，算法考虑到用户的移动速度和方向，对用户行为进行合理性的预测。基于对用户位置的预测，可以预测用户可用的匿名区域，并判断找到最优的时刻，让用户享受最优的服务。算法主要分为三个阶段，预测用户位置、计算匿名区域和判断调整最优时刻。首先，根据用户状态预测出后续位置，然后根据 K匿名机制计算出相应的匿名区域面积，最后再比较当前时刻是否为最优时刻来动态调整。 当多个用户同时提交请求时，请求量会很大，计算负载会比较大，而且多用户之间时间和空间的关系也没有被充分利用来进行匿名。为了能够利用用户间关系，提高服务性能，本文又提出了一种改进的多用户合作模型和算法(MC-PBNQ)。系统结构中添加了一个分布式服务器，用来分担计算量。文中提出了并行时间轴的概念，算法在动态预测的过程中根据实际情况动态增减用户，从而获得更精确地位置数据，为用户预测更为精确地匿名区域，提高了位置服务的准确率。 通过实验仿真分析，基于预测的位置隐私保护算法可以预测到最优时刻，同时可以保证有很高的准确率，提高了服务质量；对于改进的多用户合作算法，算法的计算效率得到了提高，同时预测的准确率有了进一步提升。 |
| 作者： | 姜炎 |
| 专业： | 电子与通信工程 |
| 导师： | 裴庆祺;夏爱军 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西安电子科技大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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