一种基于差分隐私的LBS服务隐私保护方法

摘要

本发明公开了一种基于差分隐私的LBS服务隐私保护方法。根据DP‑(k1,l)‑means算法中得到的用户所在簇和用户所在区域的背景知识，构建符合差分隐私的查询k‑匿名集，将该匿名集发送至LSP，避免泄露用户的真实查询请求，以此保护用户的查询隐私，避免攻击者的推理攻击和时空关联性攻击。DP‑k2‑anonymity算法中，结合时间特性，选取同一时段t发出的查询请求构建查询k‑匿名集，使用指数机制对该数据集进行处理，即保证了查询请求在时间上的合理性，又保护了用户的隐私不被泄露。