【摘 要】
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近年来,智能手机的普及使得基于位置的服务（Location-Based Services,LBS）得到极其广泛的应用。但是,由于可能存在不可信的位置服务商对用户数据的非法利用,用户如果在使用位置服务时连续发布不经保护的位置数据流,会对用户的社交关系隐私造成严重的威胁:利用两个用户发布的共同出行轨迹数据,容易分析二者之间是否存在社交关系。针对上述隐私泄露问题,首先,对于单个位置的扰动算法,在满足本地
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近年来,智能手机的普及使得基于位置的服务（Location-Based Services,LBS）得到极其广泛的应用。但是,由于可能存在不可信的位置服务商对用户数据的非法利用,用户如果在使用位置服务时连续发布不经保护的位置数据流,会对用户的社交关系隐私造成严重的威胁:利用两个用户发布的共同出行轨迹数据,容易分析二者之间是否存在社交关系。针对上述隐私泄露问题,首先,对于单个位置的扰动算法,在满足本地差分隐私的基础上针对用户共同出行隐私保护场景进行了定制;其次,针对连续位置发布的隐私保护场景,提出了具有针对性的数据流隐私保护概念,以适应数据发布频率多变的使用场景,并设计了满足此隐私概念的隐私预算分配算法;最后,将两者结合起来设计了基于本地差分隐私的共同出行隐私保护算法（Privacy-preserving Algorithm For Accompanied Travels,PAFAT）,作为用户共同出行隐私保护的最终解决方案。为了衡量算法对共同出行隐私的保护效果,相对位置向量的转动角指标被提出。在真实出行数据集的若干轨迹对上的实验表明,对于兴趣点（Points of Interest,POI）查询这一具体场景,PAFAT在相对位置向量的转动角等安全性指标和POI可用性等可用性指标上优于两个前沿的对比算法,体现出PAFAT理论改进的有效性和在共同出行隐私保护中的高度适用性。
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