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随着科技的发展和智能设备的普及,信息服务也得到高速发展,与此同时也产生了严重的隐私泄露问题。面对隐私泄露问题,出现了隐私保护相关的研究。现有的轨迹隐私保护方法主要是假轨迹法,假轨迹中隐匿区域是以查询用户为核心,并且在假轨迹的生成中选用的虚假轨迹多为虚拟不存在的用户,因此轨迹保护方法在虚拟位置点生成、匿名区域构建和轨迹相似度等方面存在许多挑战:(1)轨迹隐私保护中,为了在当前位置有足够多的用户发送消息和满足K-匿名原则,需要生成虚拟位置点,但虚拟位置点的位置和信息特征与真实用户不相符,起不到到混淆攻击者的目的;(2)构建匿名区域是隐私保护的重要方法,但匿名区域的中心为真实信息请求用户,或者匿名区域的地理环境相差较大,攻击者通过一些背景知识,请求信息容易泄露;(3)轨迹的保护效率与轨迹相似度是成正比的,假轨迹在方向上和行进速度等方面的与真实轨迹不相同,即使构建多条假轨迹,隐私保护也达不到预期的效果。本文的研究针对以上的轨迹隐私保护中虚拟位置点、匿名区域和轨迹相似度方面进行了研究学习,主要的研究工作和创新方法如下:(1)针对以用户为核心的匿名区域,本文提出基于线圆心的轨迹隐私保护方法(Line Center to Construct Trajectory,LTC)。定义使其避免匿名区域中心为真实用户。在匿名区域方面,本文的算法是以查询用户和协作用户共同确定K-匿名圆形匿名区域。在假轨迹的生成方面,本文使用协作用户生成虚拟区域进而生成更有效的虚假轨迹。在分析假轨迹的匿名度以及开销的实验中,实验结果证明该轨迹隐私保护方法比已有的方法更加有效。(2)针对动态用户信息泄露问题,提出了基于相似用户的轨迹隐私保护方法(Similar User-generated False Trajectory,TFR-res)。该方法主要是依靠寻找相似用户,提出使用波动距离与波动角度的方法生成相似位置点代替真实用户发送消息,并且通过提出的SMTA(Similar User Mixed Trajectory)方法构建混合轨迹,由于该轨迹中不存在信息请求用户,达到了预期的隐私保护结果。通过使用真实数据对TFR-res方法实现,证明提出的方法对轨迹隐私保护匿名度平均具有高效率。(3)本文针对假轨迹中虚拟位置点与用户所在位置、真实用户轨迹与假轨迹不相似的问题,提出了基于热力图的轨迹隐私保护方法(Historical Users Information Track,IR-TRK)。该方法引入了 IR-热力图的概念,通过对以往历史数据,划分热力等级,寻找与真实用户相同环境的区域块生成虚拟位置点,再通过轨迹相似度问题生成与真实用户相似的假轨迹。经过本文的实验证明,本文的方法在保护隐私方面具有相对有效性。