基于用户感兴趣区域的地理不可区分性的位置扰动算法

随着物联网(IoT)技术的快速发展,针对个人位置隐私泄露的问题,提出了一种基于用户感兴趣区域的地理不可区分性(GROI)的位置扰动算法。首先,添加服从平面拉普拉斯分布的随机噪声到用户的真实位置上;然后,通过离散化操作得到近似位置;再次,根据给定的感兴趣区域(ROI)对查询结果进行清洗,在保证机制可用性程度不变的情况下,进一步减小查询误差;最后,在谷歌地图查询上进行了实验验证,与地理不可区分性位置隐私保护算法相比,设计的扰动算法能够在6.0 km的检索范围内,将查询结果的平均误差降低了至少2%,在隐私保护水平不低于地理不可区分性算法的前提下,所提算法的查询结果的准确性优于地理不可区分性算法,尤其针对近距离检索,该算法能够减小查询误差。