基于SpaceTwist的k-匿名增量近邻查询位置隐私保护算法

随着移动网络的持续进步,基于位置的服务在日常生活中被广泛应用,同时位置隐私保护也成为广大用户所关注的焦点。基于Space Twist和k-匿名算法,结合路网环境提出一种新的位置隐私保护方法。该方法摆脱第三方可信匿名器,采用客户—服务器体系结构,根据用户的位置隐私需求结合用户所在路网环境设计出用户端匿名区生成算法,并且保证k-匿名。用户端以该匿名区请求基于位置的服务,服务器根据用户请求返回检索点并满足用户期望的K近邻结果。根据不同的路网环境和用户隐私需求进行大量实验,证明该算法在满足用户基于位置服务需求的同时提高了对用户位置隐私的保护。

结合锚点优选算法改进的SpaceTwist隐私保护方法

随着基于位置服务的广泛使用,用户请求查询过程中真实位置信息泄露会产生严重的安全问题。为此引入SpaceTwist增量近邻查询算法,提出一种结合锚点优选算法改进的SpaceTwist位置隐私保护方法。在分布式系统结构下增加了认证服务器,用户根据自身隐私偏好同时结合实际环境生成k匿名区,并且使用锚点优选算法生成锚点;转发用户使用该锚点进行增量近邻查询并求精。通过在不同的路网环境数据集上实验,表明该算法具有较好的隐私保护效果,并且具有较高的工作效率。