移動社交網(wǎng)絡(luò)中位置隱私保護(hù)技術(shù)研究.pdf

1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，移動社交網(wǎng)絡(luò)用戶在逐年大幅增長，越來越多的用戶習(xí)慣于享受基于移動定位的應(yīng)用帶來的服務(wù)。傳統(tǒng)的社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)與移動互聯(lián)網(wǎng)緊密結(jié)合在一起，形成了移動、社交、位置服務(wù)融合的移動社交環(huán)境?；谖恢玫纳缃粦?yīng)用為人們生活和工作帶來更多的樂趣和便利，然而隨之而來的是新的隱私泄露問題。因此，針對位置隱私保護(hù)方法的研究受到廣泛關(guān)注，位置隱私保護(hù)技術(shù)從傳統(tǒng)的訪問控制技術(shù)發(fā)展到了位置匿名技術(shù)，其中的軌跡隱私保護(hù)是研究的重點;而移動社交

2、網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展帶來了隱私保護(hù)新問題，已有的隱私保護(hù)方法不再適用，研究移動社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的軌跡隱私保護(hù)技術(shù)是當(dāng)前的熱點。
　　本文對軌跡隱私保護(hù)技術(shù)進(jìn)行研究，針對移動社交網(wǎng)絡(luò)中典型位置服務(wù)應(yīng)用場景下的用戶隱私進(jìn)行保護(hù)。對于已有的位置隱私保護(hù)技術(shù)應(yīng)用于移動社交網(wǎng)絡(luò)中存在的位置數(shù)據(jù)精度不足等問題，并結(jié)合位置服務(wù)中的位置數(shù)據(jù)特點，改進(jìn)目前可在數(shù)據(jù)可用性與隱私保護(hù)度取得較好平衡的泛化法和K-匿名相結(jié)合的方法，提出BMPT軌跡隱私保護(hù)方法。該方法

3、將用戶的軌跡轉(zhuǎn)換為語義位置形式的軌跡序列，主要使用MPTA算法對軌跡序列進(jìn)行K-匿名達(dá)到隱私保護(hù)的目的。匿名后的軌跡既滿足隱私保護(hù)的需求，又滿足位置服務(wù)中對于數(shù)據(jù)精度要求，有效提高了服務(wù)質(zhì)量。
　　針對軌跡匿名中用戶隱私需求的差異，在BMPT軌跡隱私保護(hù)方法的基礎(chǔ)上，提出IC-K個性化隱私保護(hù)模型。該模型首先對軌跡進(jìn)行聚類處理;使用結(jié)合用戶隱私需求的個性化相似度度量方法，將用戶的軌跡按照不同度量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行聚類，使得同一類簇內(nèi)的軌跡相