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图表目录
第一章 绪论
1.1 普适计算
1.1.1 以人为中心的计算服务
1.1.2 普适计算的研究现状
1.2 基于位置的隐私保护
1.2.1 隐私的内涵及度量
1.2.2 隐私保护技术现状
1.2.3 隐私保护的相关法规
1.3 论文主要工作和创新贡献
1.4 论文组织结构
第二章 基于密度的位置隐私模糊算法
2.1 相关工作
2.2 AICA模糊算法介绍
2.2.1 AICA系统模型
2.2.2 AICA模糊算法
2.2.3 AICA算法缺陷
2.3 DBSCA模糊算法
2.3.1 DBSCA算法原理
2.3.2 应用空间栅格化映射
2.3.3 最小包容空间查找
2.3.4 冗余剥离
2.4 DBSCA算法描述
2.5 模糊空间缓冲算法
2.6 实验仿真
2.6.1 准确性分析
2.6.2 稳定性分析
2.7 本章小结
第三章 稀疏用户环境下的匿名保护
3.1 匿名保护机制
3.2 匿名失效风险
3.3 针对稀疏用户环境的隐私保护
3.3.1 DUM体系结构
3.3.2 DUM触发参数设计
3.3.3 DUM拟真度调节算法
3.3.4 DUM通信优化
3.4 实验仿真
3.5 本章小结
第四章 基于变化假名的轨迹隐私保护
4.1 轨迹隐私保护
4.2 轨迹隐私泄漏风险
4.3 双变量轨迹隐私保护系统
4.3.1 系统架构
4.3.2 假名变换机制
4.3.3 习惯路径预测攻击
4.4 实验仿真
4.5 本章小结
第五章 位置服务中的查询隐私保护
5.1 查询隐私
5.1.1 查询位置隐私保护
5.1.2 查询敏感隐私保护
5.2 针对连续查询的匿名空间动态调整算法
5.2.1 系统架构
5.2.2 用户敏感需求模型
5.2.3 算法流程
5.3 实验仿真
5.4 本章小结
第六章 基于安全中间件的隐私保护平台
6.1 引言
6.2 普适计算环境下的用户隐私保护需求
6.3 系统设计需求实例和设计目标
6.4 系统设计思想
6.5 系统结构设计
6.6 关键技术的实现
6.6.1 信息管理子系统
6.6.2 隐私保护子系统
6.7 系统运行测试
6.7.1 服务类型对系统的影响
6.7.2 用户数量对系统的影响
6.8 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
致谢
参考文献
攻读博士期间取得的研究成果