安全技术-网络信息-位置隐私保护及其在基于位置的社交网络服务中的应用研究.pdf
2022-04-30 17:01:21
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移动社交网络为人们的生活带来了极大的便利，但用户在享受这些服务带来便利的同时，个人位置隐私受到了严重威胁。首先对用户位置隐私保护需求进行了形式化描述，继而针对用户的敏感兴趣点泄露问题，提出了一种情景感知的隐私保护方法。该方法将位置信息、社交关系、个人信息引入到知识构建算法中以计算兴趣点间的相关性，并利用该相关性及时空情景实时判断发布当前位置是否会泄露用户隐私，进而实现了隐私保护与服务可用性间的平衡。最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。
2022-04-14 22:48:48
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隐私泄露问题已经成为阻碍基于位置的服务（location-based services，LBS）进一步发展的原因。针对当LBS用户发送查询时，用户的个人隐私可能会泄露给攻击者的问题，提出了基于遗传算法的空间网格划分的隐私保护算法（GAGP）。算法包括两个方法，即地图分割算法和假名生成法。地图分割算法利用遗传算法给每个网格赋权值，再通过使用邻接网格扩展的方法，保证每个划分区域的查询频率基本相等。假名生成法是用户在每次发送查询时使用假名来应对长期统计的攻击方式。通过实验证明所提算法与其他三种算法相比结果较好，所以提出的方案能够有效地保护用户的隐私。
2021-11-21 14:22:22
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为更加深入地研究解决位置隐私保护问题，分析了无线传感器节点位置隐私保护的特点和模型，按照对源节点与对基站以及各自的技术手段分类总结了现有位置隐私保护方案，从方案针对的攻击类型、安全性、效率性能及能耗等方面比较优缺点，并对未来的研究方向进行了展望。
2021-07-28 00:47:10
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在移动互联网中,位置隐私保护一直是有待解决的重要问题。针对定位服务中的位置隐私问题,提出了一种位置隐私保护方法 KAP。KAP适用于WLAN定位技术。首先,提出了一种区域热点拓扑模型,将WLAN热点的地理分布用带权无向图描述,该模型能够在不使用WLAN热点坐标的前提下,反映热点之间的位置关系。然后,基于拓扑模型并结合k-匿名思想,提出了3种位置隐私算法,保证了位置不被攻击者准确获得。最后,通过仿真实验,验证了方法的正确性。
2021-03-02 16:07:02
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