【摘 要】
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随着移动智能终端、无线通信网络和定位技术的发展,基于位置服务（Location Based Services,LBS）技术得到日益广泛的应用。用户对LBS的依赖性与日俱增的同时,也面临着个人隐私泄露的风险。近年来,国内外学者在位置隐私保护领域做了大量工作并取得一系列成果。现有的位置隐私保护方案大多采用的是基于可信第三方（Trusted Third Party,TTP）的集中式结构,但现实中可信第三
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随着移动智能终端、无线通信网络和定位技术的发展,基于位置服务（Location Based Services,LBS）技术得到日益广泛的应用。用户对LBS的依赖性与日俱增的同时,也面临着个人隐私泄露的风险。近年来,国内外学者在位置隐私保护领域做了大量工作并取得一系列成果。现有的位置隐私保护方案大多采用的是基于可信第三方（Trusted Third Party,TTP）的集中式结构,但现实中可信第三方难以存在,且会成为制约系统性能和安全性的瓶颈。针对移动社交网络环境下,位置隐私保护领域中现有的挑战和问题,本文围绕无需可信第三方的位置隐私保护技术展开研究,主要贡献如下:（1）为了避免传统方案中可信第三方的瓶颈问题,基于不经意传输协议和K-匿名技术,提出一种无需可信第三方的K-匿名位置隐私保护方案。方案中,由LBS服务器为用户生成假名和对应的公私钥对;移动终端根据位置熵在匿名区域随机生成并选取较优的k-1个假位置,提高方案的位置隐私度;最后基于安全高效的不经意传输协议与LBS服务器完成位置服务。安全性分析和仿真实验结果表明方案满足匿名性,不可伪造性和抗重放攻击等多种安全特性,同时具有更高的效率和隐私度。（2）为了减少匿名查询带来的结果冗余,基于马尔科夫链和布隆过滤器的原理,提出一种面向移动终端的多值预测查询和缓存机制。同时设计了一种匿名查询组合方法,可用于增强混淆性和扩展查询的可选择性。方案中,通过马尔科夫链对输入的多个查询值生成下一时刻的预测位置和查询内容,并基于布隆过滤器的原理,建立兴趣点缓存机制。安全性分析和仿真实验结果表明,方案满足多种安全特性,且具有较高的缓存命中率。图22幅,表9个,参考文献70篇。
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