基于均衡增量近邻查询的位置隐私保护方法

摘要：

针对用户在获得位置服务的同时,用户的位置隐私可能会被泄露的问题,采用协作的分布式模型,移动终端和LBS服务器这两端都使用k-匿名机制,提出基于k-匿名的均衡增量近邻(KHINN)查询方法.该方法在移动终端构造匿名用户组时,利用安全多方求和的技术计算锚点以保证用户隐私;在处理查询结果时,使用基于后-匿名的SpaceTwist方法提高查询隐私度和准确度.经过性能分析和实验结果表明,在考虑用户节点之间半可信或不可信的情况下,可以解决SpaceTwist方法中的查询兴趣点围绕锚点分布不均衡的缺陷问题,提高查询准确度.

关键词：LBS服务器、k-匿名、锚点、查询兴趣点、安全多方求和

所属期刊栏目：32

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省重大科技专项基金资助项目2015B010128014,2015B010108002;广东省教育部产学研合作资助项目2015B090906015,2014A010103029,2014B090908010,2014B090901053;Guangdong Provincial Major Scientific and Technological Special2015B010128014,2015B010108002;Guangdong Provincial Education Department Research Cooperation Project2015B090906015,2014A010103029,2014B090908010,2014B090901053

在线出版日期：2016-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：89-94