移动定位技术的广泛使用促进了基于位置的服务(LBS)的迅猛发展,人们已经充分地认识到个人位置隐私保护的重要性,基于位置的数据隐私保护逐渐成为研究热点。匿名位置信息可能与家庭住址、办公地点等受限制的空间是相关的,在这种情况下对移动用户的位置隐私保护是一个很大的挑战。传统的位置K-匿名模型必须确保提交服务请求的位置区域内至少有K个移动用户,系统的匿名度即K值代表位置隐私保护水平。但很多时候这种方式并不能客观地反映移动用户自身的隐私保护需求,因为每个人的感受和要求千差万别,仅仅通过一个简单的数字来体现其间的差异是远远不够的。而且K-匿名技术的局限性还在于只有匿名框中的K个移动用户提交服务请求数量或频率大致相同,即提交服务请求的概率均匀分布的时候,才能取得理想的匿名效果。鉴于此,研究并提出了一种基于个人感受的移动位置隐私保护技术,采用基于信息熵的匿名区域感知标准,并在匿名用户组的选择中考虑各人的活跃程度。移动用户指定一个他(她)认为自身的位置隐私在其间可以得到很好保护的匿名标准区域(ASR),用基于“信息熵”理论的“开放度”概念来度量ASR的匿名效果,将其作为移动用户理想的位置隐私保护标准。为避免移动用户提交服务请求的概率分布不均而导致移动用户位置隐私泄露,根据移动用户提交的服务请求数量及频率计算移动用户的“活跃度”,并根据活跃度来选择匿名移动用户组。匿名算法根据ASR的开放度对移动用户的位置进行匿名(模糊化)处理,匿名处理的进程随着匿名区域开放度的值等于(或大于)该移动用户指定的ASR的开放度而结束。在按照上述方法实现的原型系统上进行了实验测试,结果表明基于个人感受的位置匿名模型在匿名成功率和匿名代价方面均优于K-匿名模型。