【摘 要】
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基于k-匿名的位置隐私保护方法已被广泛研究,但该方法需要可信第三方且无法防止有背景信息对手的攻击,容易泄露位置隐私.针对这一难题,提出一种差分扰动的均衡增量近邻查询位
【机 构】
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上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海,200093
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基于k-匿名的位置隐私保护方法已被广泛研究,但该方法需要可信第三方且无法防止有背景信息对手的攻击,容易泄露位置隐私.针对这一难题,提出一种差分扰动的均衡增量近邻查询位置隐私保护方法.向用户的真实位置添加可控的拉普拉斯噪声,生成干扰位置,并将其作为锚点发送给位置服务商.采用均衡增量近邻查询算法,解决SpaceTwist算法中兴趣点围绕真实位置分布不均匀的问题,提高查询准确度.实验结果表明,在考虑数据通信量的情况下,该方法比SpaceTwist方法在查询相似度和响应时间上均具有较高优势,实现了隐私保护度与服务质量的平衡.
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