基于查询概率的位置隐私保护方法

摘要

本文阐述近些年来,随着配备定位功能的移动终端数量迅速增加,基于位置服务(LBS)的应用呈现爆炸式的增长,例如,查找最邻近的加油站、一公里范围内的所有餐厅等.在用户享受着LBS服务为工作、生活带来方便的同时,许多隐私安全问题也逐渐引起了人们的关注.从位置信息中,不仅可以知道你在哪里,还可以进一步推断出其他敏感信息,如家庭住址、健康信息、宗教信仰等.但现有的隐私保护技术较少考虑到查询概率、map数据、POI语义等边信息,攻击者可以将边信息与位置数据相结合推断出用户的隐私信息.本文提出一种新的方法保护用户的位置隐私,首先对空间进行网格划分,根据历史查询数据计算出不同网格区域提交查询的概率,然后结合相应单元格的查询概率来生成用户匿名区域,从而保护用户的位置隐私信息.文中采用位置信息熵作为隐私性能的度量指标,并在真实数据集上进行实验验证隐私保护方法的性能.