基于P2P和网格ID的位置匿名算法研究

位置匿名算法是当前基于位置的服务中隐私保护领域的研究热点之一。现有的位置匿名算法大多采用中心式结构,由中心匿名服务器对用户进行匿名,但中心匿名服务器很容易成为性能的瓶颈和集中攻击的目标。近年来有研究人员提出将P2P模式引入位置匿名算法,但目前提出的算法在性能和安全性上都有不足。针对上述情况,文章提出了一种基于P2P和网格ID的位置匿名算法,通过网格ID来隐藏用户的精确位置并寻找满足用户隐私需求的匿名区域。经过与已有算法的比较,本算法可以提高匿名成功率,降低匿名区域的面积,同时避免针对P2P的匿名区域中心攻击,且不暴露任何用户的精确位置。

利用概率的位置匿名算法

k匿名模型是一种有效的位置隐私保护技术,通过构造包含需要保护的用户在内的k个正在发送请求的用户的匿名区域,达到保护用户位置的目的.但是现有的k匿名模型仅能利用当前正在发送请求的用户,当同时发送请求用户较少时,就会导致匿名区域过大.为此,提出一种利用概率的位置匿名算法来保护路网中的移动用户的位置,利用当前时刻的不活跃用户的历史位置轨迹,计算出进入匿名路段的概率,可明显减小匿名路段长度.实验结果证明,基于概率的位置匿名算法与一般的k匿名模型相比较,提高了匿名效率.

基于两种网格划分空间隐私保护选择机制

Bottom-Up grid算法和Top-Down grid算法都是基于网格划分空间的高效匿名算法,但它们最终形成的匿名区域大小不一样,而较大的匿名区域带来的后果是通信成本的浪费和匿名时间的延迟.为了解决这个问题,在这两种算法的基础上提出了一种有效的匿名区域选择方法.该方法首先根据匿名度k的要求估算迭代次数,然后计算两种算法包含单元格的数量,最后比较单元格的数量并选择生成单元格数量最少的算法.两种算法的最优选择减少了LBS服务器和匿名器不必要的通信成本的浪费,缩小查询匿名集,从而提高了用户查询质量.