一种自适应情景的位置隐私保护方法

针对当前定位服务(LBS)系统中位置隐私保护方法大都采用可信第三方匿名服务器以及隐私保护度与通讯开销难以平衡的问题,在不改变现有LBS系统架构下,提出一种自适应情景的位置隐私保护方法。当用户消费服务时,终端实时下载粗糙的路网情景数据,通过上下文感知取得用户位置情景信息,系统自适应用户个性化隐私保护设置返回最小通讯成本的路网数据和查询结果。最后,通过实验验证算法的性能。

基于情景感知的位置隐私保护方法

在不改变现有LBS系统架构下,提出了一种自适应情景的位置隐私保护方法:首先对服务器端存储的大规模路网进行粗糙化处理以适应终端的实时下载,然后终端以此数据为基础,通过上下文感知获取用户位置情景信息,并自适应用户个性化设置,在保证位置隐私保护强度的前提下,实现最小通信开销代价的增量近邻查询.论文不仅从理论上分析了该方法的安全性,而且通过实验与SpaceTwist方法进行性能比较,验证了该算法具有较高的性能.