LocPriv:一种基于空间区域匿名的位置隐私保护方案

近年来,随着定位技术和无线移动领域相关技术的飞速发展,基于位置的服务得到广泛应用.但是,在使用基于位置的服务时,可能使位置信息暴露,甚至导致个人隐私的泄露.提出一种基于空间区域匿名的位置隐私保护方案—Loc Priv,方案采用中心服务器模型,使用假名匿名技术和假位置匿名技术实现位置隐私保护,对方案的匿名性和性能进行分析,并通过实验进行验证.Loc Priv具有较高的匿名性,能够保护用户的位置隐私,同时降低了整个系统的通信开销和响应时间,在一定程度上避免了区域中心遭受攻击.

基于位置敏感哈希分割的空间K-匿名共匿算法

空间K-匿名技术主要用于隐私保护,防止个人信息泄露。目前的主要方法都基于用户-匿名器-基于位置的服务(location based services,LBS)模型。提出了一种基于位置敏感哈希分割的空间K-匿名共匿算法。这种算法在保距性和共匿性方面都可以满足要求,而且算法具有适度的计算复杂度。最后,针对有效性(最小化匿名空间区域)和效率(构建代价)做了实验,证明所提出的算法具有良好的性能。

基于网格和密度的匿名空间查找算法

LBS匿名模型中的关键问题在于如何寻找满足匿名条件的匿名空间。匿名空间越大，空间内用户数越多，攻者能判断出目标用户的概率越小．即匿名度越好。但是同时．增大的匿名空间也增大了用户位置精确度的损失．服务器返回的候选结果集与用户的真实请求结果之间的差距越大，即服务质量就越差。反之。较小的匿名空间服务质量增强，而匿名度较弱。因此，匿名空间查找方法的原则是在匿名度和服务质量之间需找一个最佳的平衡点．本文首先指出了目前最典型的匿名空间查找算法过程中产生的大量的空间冗余现象是因为空间划分精度太粗，而且没有考虑用户分布情况．因此，本文引入网格和密度的概念，提出了基于网格和密度的匿名空间查找算法．

车载网络中隐私保护方法

针对车载网络通信中存在车辆隐私性保护问题,提出一个K-匿名链隐私保护机制。在查询节点处构建k匿名空间,并将包含此k个车辆的最小边界矩阵作为位置数据进行转发,转发过程中构造一条匿名链来混淆身份信息与位置信息的一一对应关系,从而大大降低被攻击成功的概率。通过对该机制安全性及仿真实验结果的分析,该机制能很好地保护车载网络中车辆的位置隐私,提高了车载网络通信的安全性及隐私性。

消除C++中的私有函数

私有访问是C++中三种访问权限的一种,是访问权限中最严格的。类对象的私有成员分私有函数和私有数据两部分,其中私有数据有特殊的作用;但是私有函数有很大的弊端,应该尽力消除。论文讨论了几种消除私有函数的方法,并重点论述了匿名命名空间的方法,同时提出了函数的私有函数的概念。

路网环境下基于位置服务的隐私保护方法

保护用户位置隐私的目的是防止其他人以任何方式获知移动用户过去、现在的位置,同时向用户提供高质量的服务.保护用户的查询隐私的目的是防止其他人以任何方式获知用户发送的查询请求.公路网络环境下,隐私保护有着独特的结构特点.结合公路网络的特点,基于网络扩张的方法,形成一个内部含有环的无向图,作为用户发送查询请求的匿名空间,即在路网图中取带环的小图,该图结合了环和树的结构特点,有效地防止了匿名空间的单一路径化,对用户的位置隐私起到了保护作用.同时,首次提出对匿名空间的精炼.通过对匿名空间的精炼,可以测定同一匿名集内的用户构造的匿名集是否完全相同或者两个匿名集去掉交集之后是否为单一路径,可以有效防止匿名集由于不具有相互性所带来的查询隐私泄露.

基于移动P2P网络环境下的LBS隐私保护算法设计与实现

目前LBS隐私保护算法由于其面对连续攻击时体现出了脆弱性,所以无法得以广泛应用.针对该问题,提出了一种新的位置服务隐私保护方法,算法主要涉及环境为移动对等网络(移动P2P网络),在该网络环境下,构建隐私保护算法模型,以坐标为根本依据,优化位置服务器对用户隐私位置信息的获取,以此为基础对传统空间k-匿名算法进行优化.为验证所设计算法的有效性,进行了仿真实验.实验中,以算法应用用户的隐私安全性为评价指标,对比传统算法和优化的研究算法的性能.利用MATLAB平台输出实验结果,实验结果证明,与传统隐私位置保护算法相比,研究所设计的LBS隐私保护算法能够更好地保护用户位置信息,显示了该算法的优越性和有效性.