隨著移動智能終端日漸普及,以及與之相應(yīng)的定位技術(shù)飛速發(fā)展,基于位置的服務(wù)已廣泛融入到人們?nèi)粘Ｉ钪�。這類應(yīng)用程序通過位置服務(wù)來獲取用戶的位置信息,并提供給第三方來請求相應(yīng)的服務(wù)(如查詢天氣)。根據(jù)研究統(tǒng)計,人們在日常生活中所使用的應(yīng)用程序,其中與位置信息相關(guān)的服務(wù)大約有80%�；谖恢梅⻊�(wù)能夠極大的方便人們生活和提高生活效率,但隨之而來的大量用戶位置信息中包含了許多敏感信息,這些敏感信息可能被不法分子獲取,使得用戶的隱私信息遭到泄露,尤其是家庭地址、工作地點、性取向和政治觀點等隱私信息,甚至?xí){到用戶的人身安全。所以,在保證人們享受位置服務(wù)帶來便利的同時,保護用戶的位置隱私是一個亟待解決的問題。空間不可區(qū)分是一個基于差分隱私的位置隱私保護機制,即對輸入為任意相距不超過給定距離的兩點,該機制最后輸出相同點的概率相近。這樣一來,攻擊者就無法從一堆相鄰的位置中推斷出用戶的真實位置,從而保護了用戶的位置隱私。然而,在保證隱私的前提下,用戶總是希望所訪問服務(wù)的質(zhì)量損失是最小的。也就是說,如何在保護用戶位置隱私的前提下,最小化用戶的服務(wù)質(zhì)量損失。位置隱私的隱私目標(biāo)是試圖將用戶的真實位置或軌跡進行...

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第2章 差分隱私與軌跡隱私保護
    2.1 引言
    2.2 差分隱私模型
        2.2.1 差分隱私概念
        2.2.2 差分隱私性質(zhì)
        2.2.3 實現(xiàn)機制
    2.3 軌跡隱私保護模型
        2.3.1 基于泛化的軌跡隱私保護模型
        2.3.2 基于抑制的軌跡隱私保護模型
        2.3.3 基于差分隱私的軌跡隱私保護模型
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于差分隱私的本地位置隱私保護機制
    3.1 引言
    3.2 相關(guān)工作
        3.2.1 差分隱私
        3.2.2 空間不可區(qū)分
    3.3 差分隱私與空間不可區(qū)分
        3.3.1 ε-空間不可區(qū)分
        3.3.2 服務(wù)質(zhì)量損失
        3.3.3 平面拉普拉斯機制
    3.4 位置隱私保護模型
        3.4.1 后置映射模型
        3.4.2 先驗概率的選擇
        3.4.3 最優(yōu)后置映射
        3.4.4 后置映射拉普拉斯機制
    3.5 算法仿真驗證
        3.5.1 實驗環(huán)境設(shè)置
        3.5.2 機制服務(wù)質(zhì)量損失驗證
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于差分隱私的時空事件隱私保護機制
    4.1 引言
    4.2 相關(guān)工作
        4.2.1 位置隱私保護機制
        4.2.2 時空事件隱私分析
    4.3 問題設(shè)置和定義
        4.3.1 問題設(shè)置
        4.3.2 時空事件
        4.3.3 η-時空事件隱私
    4.4 η-時空事件隱私的量化
        4.4.1 概述
        4.4.2 事件概率的計算
        4.4.3 聯(lián)合概率的計算
    4.5 時空事件隱私保護模型
        4.5.1 任意先驗概率
        4.5.2 時空事件隱私保護模型
        4.5.3 基于空間不可區(qū)分的時空事件隱私保護機制
    4.6 實驗驗證及分析
        4.6.1 實驗環(huán)境設(shè)置
        4.6.2 機制可用性驗證
    4.7 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 本文工作總結(jié)
    5.2 后續(xù)研究工作
參考文獻
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果



本文編號：3969533