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道路网络下基于位置服务的隐私保护技术研究
| 论文题名： | 道路网络下基于位置服务的隐私保护技术研究 |
| 关键词： | 位置服务;隐私保护;道路网络;路段聚簇 |
| 摘要： | 近年来,移动互联网凭借其移动性、便捷性、以及私人性等特点,取得了飞速的发展。相应地,基于移动互联网的各类应用蓬勃兴起。其中,基于位置的服务(Location Based Service,LBS)由于融合了位置信息,使该类应用更贴近人们的日常生活、满足人们的个性化需求,从而取得了爆发式的增长。与此同时,人们的位置信息与查询信息也暴露在了网络之中,隐私及安全问题成为制约该类应用发展的主要因素。基于此,如何在为用户提供LBS的同时保障其隐私及安全是一个急需解决的问题。 当前的隐私保护机制大多忽略了用户运动的具体环境,从而导致这些机制难以在实际应用中起作用。因此,本文结合道路网络的连接特性、人口密度等特征,提出道路网络下的隐私保护机制。同时根据用户的不同需求,为用户提供个性化的隐私保护。本文的主要工作与成果为: (1)设计基于道路分层的查询隐私保护机制 本文首先在用户位置信息已知的情况下,设计查询隐私保护机制。由于用户的运动受底层道路网络的限制,本文结合道路网络的特征,把整个道路网络划分为若干层次,并基于分层结构生成用户匿名集。在匿名集生成的过程中,考虑对典型攻击的抵御能力,并使匿名集满足用户的个性化隐私要求。本文首先给出算法应用的系统架构,紧接着理论分析算法的安全性,最后模拟验证算法性能。 (2)设计基于路段聚簇的上下文相关的隐私保护机制 由于位置隐私与查询隐私密切相关,本文提出能同时保护位置隐私与查询隐私的保护机制。为了使用户能更好地抵御典型攻击,本机制试图将拥有相似预测路径的用户进行匿名。实际应用中,实时的路径预测拥有较大的时延及处理开销,基于此,我们利用历史路径通过路段聚簇的方式对用户进行路径预测。此外,在基于位置的服务中,用户对不同信息的隐私级别要求不同。即使对同一信息,不同用户也会有不同的隐私保护要求。此外,即使对同一信息,用户在不同时间或地点也可能存在隐私要求的变化。因此,本文将对隐私保护策略进行研究,为用户提供个性化的设计,根据用户的不同需求,提供不同级别的隐私保护。相应地,本文将对算法的安全性、效率等进行理论分析及模拟验证。 |
| 作者： | 贺龙萍 |
| 专业： | 信息安全 |
| 导师： | 王勇 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 电子科技大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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