基于位置的服务:架构与进展

随着无线通信技术和智能移动终端的快速发展,基于位置的服务(Location-based Services,LBS)在军事、交通、物流等诸多领域得到了广泛应用,它能够根据移动对象的位置信息提供个性化服务.目前,主流的定位技术大致可分为卫星定位、基于网络基础设施的定位和感知定位三类.LBS使用有效的移动对象时空索引技术来高效处理服务查询请求,并且采用不同隐私保护策略以有效保护用户的位置隐私.近年来,由于应用场景趋于复杂、多定位技术协同、数据规模迅速扩大等因素影响,室内LBS、不确定位置信息管理、新型隐私保护技术、云计算平台下的LBS、社会化LBS等也越来越重要.文中介绍了LBS系统的架构及其各个组成部分的关键技术,回顾了近几年来LBS技术的研究进展,探讨了未来的研究方向.

基于位置的服务中用户隐私保护方法

为了解决在基于位置的服务中保护用户隐私的问题,在基于位置的服务中用户所在位置作为个人隐私信息需要加以保护的特点以及本领域现有的隐私保护方法的基础上,提出了一个面向隐私保护的三维访问控制模型以及基于此模型的隐私保护方法.通过实例说明如何运用此模型来支持和实现在基于位置的服务中对用户的隐私进行保护.与现有的其他针对在基于位置的服务中保护隐私的方法相比,提出的访问控制模型能更完善、更灵活地保护用户的隐私信息.

基于位置的服务中定位信息的传输

为了实现位置信息服务(LBS)中移动终端位置的确定,通常选用一种或多种无线电定位的方法。从信息传输的角度出发,针对辅助GPS(A-GPS)定位技术,详细分析定位过程中的信息流,并针对无线传输的特点,以可扩展标记语言(XML)为语法格式,参照移动位置协议(MLP)和接收机无关交换格式(RINEX)两个相关标准,制定一种基于XML的定位信息传输模型。最后以标准位置立即服务为例,根据MLP,运用网关技术,提出移动定位与信息服务的接口框架。

基于位置的服务中数据预处理技术的研究

为了改善基于位置的服务中查询迟缓和信息失效等问题,提出了数据预处理技术。结合移动互联网特点,通过服务器端数据预处理和提前发送,使部分移动终端向服务器端数据库的查询转化为移动终端上本地数据库查询,从而减少等待时间;运用智能学习策略提高服务信息命中率,使其更贴近用户的实际需求。实验结果表明,预处理技术能有效地提高查询效率,降低对不稳定无线网络的依赖性,减少数据的出错和重发。

新的飞思卡尔Xtrinsic压力传感器为基于位置的服务简化系统设计

结合加速计、罗盘仪和陀螺仪,压力传感器将成为室内导航解决方案的关键组成部分,与其他位置技术（如WiFi三角测量）协同工作。压力传感器已经在2011年应用于平板电脑中。IHS iSuppli研究公司的调查显示,消费电子产品和移动电话对MEMS技术的需求将在2011年增长25.6%。IHSiSuppli预计,支持传感器的导航功能将在2012和2013年应用于智能手机和电话中。

飞思卡尔Xtrinsic压力传感器为基于位置的服务简化系统设计

随着人们对健康和生活品质的日益重视，越来越多的个人电子监护设备以及具有定位、位置服务等方面功能的高端手机出现在我们的视野。我们需要更精确地确定我们在高楼层或高海拔地区的位置，同时能够反映出周边环境的变化，以便在紧急事件中更加精确地保证人身和财产的安全。这将依赖于我们采集信息的核心武器——传感器。

新的飞思卡尔Xtrinsic压力传感器为基于位置的服务简化系统设计

结合加速计、罗盘仪和陀螺仪，压力传感器将成为室内导航解决方案的关键组成部分，与其他位置技术（如WiFi三角测量）协同工作。压力传感器已经在2011年应用于平板电脑中，IHS iSuppli研究公司的调查显示，消费电子产品和移动电话对MEMS技术的需求将在2011年增长25．6％。IHS iSuppli预计，支持传感器的导航功能将在2012和2013年应用于智能手机和电话中。

爱立信将为2009万印尼用户提供基于位置的服务

印度尼西亚第二大电信运营商Indosat将采用爱立信的技术为其2900万用户提供先进的基于位置的服务（LBS）。届时，用户将接收到根据其位置进行定制的内容，能够杳香实时交通信息、家庭成员所在位置或接收公共安全信息。增强型基于位置的服务将用户的位置信息纳八其现有移动应用中，从而创建出个性化服务，满足个人及企业用户对更安全、更高效及更便利服务的需求。

新的飞思卡尔Xtrinsic压力传感器为基于位置的服务简化系统设计

结合加速计、罗盘仪和陀螺仪,压力传感器将成为室内导航解决方案的关键组成部分,与其他位置技术（如WiFi三角测量）协同工作。压力传感器已经在2011年应用于平板电脑中,IHSiSuppli研究公司的调查显示,消费电子产品和移动电话对MEMS技术的需求将在2011年增长25.6%。

车联网POI查询中的位置隐私和查询隐私联合保护机制

在车联网中,基于位置的服务(LBS)的兴趣点(POI)查询被广泛用于车载应用中。但是,由于攻击者容易获取车辆位置、查询内容以及其它额外信息,单独对位置隐私或查询隐私进行保护很难保障车载用户的隐私安全,使得对位置隐私和查询隐私开展联合保护越发关键。为此,该文提出一种基于虚拟序列的位置隐私和查询隐私联合保护机制。首先根据POI查询的限制,分析位置隐私和查询隐私的相关性,运用欧几里得距离和关联规则算法对其建模描述,得到相关性判断模型;然后基于虚拟序列,根据影响隐私保护的因素和真实查询的相关性值,将联合保护转化为虚拟序列的选择问题,建立联合保护优化模型,得到匿名程度高且匿名区域大的匿名查询集,防止攻击者识别出真实查询。最后,实验结果表明,与现有方案相比,所提联合保护机制能抵御针对位置隐私和查询隐私的联合攻击(语义范围攻击、时间关联攻击和长期观察攻击),能更有效地保护用户的LBS隐私。

基于时空关联的车联网假位置筛选算法

目前,车联网位置隐私保护方法没有充分考虑到不同的时间段内假位置查询概率的变化,同时忽视了对于连续时间背景下同一位置单元每天的用户访问量变化趋势有较大差异的问题。针对上述缺陷,提出空间敏感度度量标准,在选择假位置时综合考虑位置语义相似度提出语义-空间敏感度期望的筛选指标,生成满足分时间段查询概率、匿名区域面积要求的假位置集合。实验结果证明了新算法的可行性及有效性,能够适应当下的车联网位置隐私保护需求。

基于Geohash的增强型位置k-匿名隐私保护方案

随着LBS的广泛应用,位置隐私保护势在必行。近年来,作为应用较为广泛的位置k-匿名解决方案已成为研究热点,但k-匿名方案易受到敌手背景知识攻击,虽有学者们不同程度地考虑了位置相关的信息,但都不全面,并且当前形成匿名区的方案大多较为耗时。基于此,为抵御敌手的语义攻击和查询及位置同质性攻击,提出了增强型位置k-匿名方案,在匿名区构建时充分考虑与物理位置相关的语义信息、时间属性、查询概率及查询语义等信息;然后在进行位置选取时,保证所选位置相对分散;为降低匿名区构建时耗,采用Geohash进行位置编码;最后通过真实数据集上的实验表明,所提方案可提供较好的位置隐私保护。

抵抗推理攻击的车联网位置隐私增强方法

车联网中实体可信度不明确,用户与其他实体频繁通信,会增加用户隐私泄露风险。为此,提出一种抵抗推理攻击的车联网位置隐私增强方法。用户向路边单元(RSU)请求兴趣点(POIs),并从本地缓存中根据用户相似度推荐多个合适的POIs,在多POIs中选择最终目的地。即使兴趣点被攻击者窃取也难以推断用户的最终目的地。如果用户未收到期望的POI,可以向服务提供商(SP)请求扩大服务范围。仿真结果表明,与对比方法相比,所提方法的通信开销平均降低14%,位置熵平均提高12%。所提方案通过减小与SP的通信次数,不仅能减小通信开销,还能增强隐私保护程度。通过用户偏好计算更符合用户期望的多个POIs,供用户选择最终的目的地,不仅能提高服务可用性,还能抵抗推理攻击。

位置服务隐私保护研究综述

由于位置感知移动电子设备的繁荣,位置服务(LBS)几乎在所有的社会和商业领域广泛流行.虽然LBS给个人和社会带来了巨大利益,但也给用户的隐私造成了严重威胁.因为用户享受LBS的同时需要向不可信的LBS提供商泄露其位置和查询属性,而附加在这些信息上的上下文揭露了用户的兴趣爱好、生活习惯、健康状况等.如何保护用户的隐私免受恶意提供商的侵犯,对LBS生态系统的健康发展至关重要,因而引起了研究者的广泛关注.对LBS隐私保护的研究现状与进展进行综述.首先介绍LBS隐私的概念和威胁模型;然后,从系统结构、度量指标、保护技术等方面对现有的研究工作进行细致的分类归纳和阐述,重点阐述当前LBS隐私保护研究的主流技术:基于扭曲法的隐私保护技术;通过对各类技术性能和优缺点的分析比较,指出了LBS隐私保护研究存在的问题及可能的解决方法;最后,对未来研究方向进行了展望.

基于位置服务的研究综述

基于位置的服务是指移动终端利用各种定位技术获得当前位置信息,再通过无线通信将这些信息传输给服务提供商,服务提供商根据用户的位置信息以及用户的上下文信息提供个性化的服务。对位置服务按照不同的方面进行了分类,然后分析了基于位置服务中的关键技术,包括定位、信息传输以及位置索引,接着总结了基于位置服务的典型应用,最后指出了存在的一些问题。

位置服务中的查询隐私度量框架研究

针对查询隐私度量机制存在过高评价用户隐私保护水平的问题,提出一个泛化的查询隐私度量框架。该框架将影响用户查询隐私的各种因素放在一起统一考虑,形式化定义用户、攻击者、隐私保护机制和隐私度量指标,提供了一种融合攻击者背景知识和推理能力的系统的隐私度量方法,可在相同条件下正确度量多种查询隐私保护机制的有效性,帮助用户选取合适的隐私需求以获得隐私保护和服务质量之间的平衡。在由Thomas Brinkhoff路网数据生成器生成的数据集上进行的模拟实验验证了该框架的有效性和准确性。

基于服务相似性的k-匿名位置隐私保护方法

针对当前基于位置的服务(LBS)系统存在的隐私保护度、位置服务质量和通信开销三者难于平衡的问题,提出了一种基于服务相似性的k-匿名位置隐私保护方法。在不改变现有LBS系统架构的情况下,利用位置服务查询结果的相似性来辅助匿名服务器构造匿名区域,从而实现在确保用户隐私安全的基础上,有效提高服务质量和降低系统开销。最后,通过实验验证了该算法的有效性。

连续服务请求下基于假位置的用户隐私增强方法

基于假位置的隐私保护方案在为用户提供准确位置服务查询结果的同时,还无需第三方和共享密钥。然而,当用户连续请求位置服务时,由于现有保护单次查询的假位置方案未考虑相邻位置集合间的时空关系,使攻击者能推断出假位置,降低用户的位置隐私保护等级。针对上述问题,采用现有假位置方案生成候选假位置,并通过连续合理性检查和单次隐私增强对其进行筛选,提出一个适用于连续请求的假位置隐私保护增强方法。安全性分析表明,所提方法能保证连续请求中形成的移动路径在时空上不可区分,有效保护连续请求中的用户位置隐私。大量实验表明,所提方法在不增加用户计算开销的同时,与采用的候选假位置生成方案相比,还能提高用户单次查询的隐私保护等级。

位置服务社交网络用户行为相似性分析

基于位置的社交网络(LBSN)能够支持用户分享地理位置信息,网站中保存用户访问真实世界地理位置的记录构成用户的行为轨迹,但LBSN用户相似性的分析并没有从用户的地理位置轨迹上加以考虑。为此,提出基于划分层次,在不同的邻域半径下密度聚类的方法,探索基于位置的服务(LBS)平台上用户地理位置上相似性的度量。该方法在不同空间位置比例尺下观察用户访问各个聚类区域的次数,进而利用向量空间模型(VSM)计算用户在各个层级的相似性,最终以不同权重叠加各层级的用户相似性值,得出用户在地理空间行为上的相似性。基于国内某大型位置社交网站真实用户数据的实验结果表明,该方法能有效识别出访问地理位置相似的用户。

一种基于位置的移动服务系统的设计与实现

基于位置的移动服务需要设计高效、稳定和可扩展的体系结构与开发方式,提出了一种基于Web服务的LBS体系结构(WS-LBS),并设计了WS-LBS系统框架,实现了空间信息服务的构建与发布机制,扩展了终端用户,实现了一个WS-LBS原型系统。