【摘 要】
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随着互联网的快速发展,通信设备大都配备了GPS等定位传感技术。通过GPS,移动用户可以感知自己的位置,来获得基于位置的服务（Location Based Services,LBS）,比如取快递、寻找附近的餐馆等。近年来,LBS已经被大量用户所接受,在人们的生活中发挥着不可或缺的作用。然而,随着LBS的广泛应用,用户的位置可能被不可信的服务方收集,从而威胁用户隐私安全,敌手可以根据用户的背景知识攻击
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随着互联网的快速发展,通信设备大都配备了GPS等定位传感技术。通过GPS,移动用户可以感知自己的位置,来获得基于位置的服务（Location Based Services,LBS）,比如取快递、寻找附近的餐馆等。近年来,LBS已经被大量用户所接受,在人们的生活中发挥着不可或缺的作用。然而,随着LBS的广泛应用,用户的位置可能被不可信的服务方收集,从而威胁用户隐私安全,敌手可以根据用户的背景知识攻击出用户的敏感信息（比如工作地,住所等）。因此,如何在LBS中保护用户的位置隐私是一个亟待解决的问题。差分隐私机制因为其可靠的安全性在位置隐私保护领域广为流行,一般可以分为中心化和本地化差分隐私。前者借助一个可信的第三方利用差分隐私机制保护敏感数据。后者不依赖可信的第三方,而是在本地进行差分隐私加噪处理位置信息。本文主要工作及贡献包括以下两部分:（1）提出了一种基于中心化差分隐私的空间众包工作者位置隐私保护框架。本文通过引入可信第三方CSP,用于收集工作者的真实位置以及利用工作者历史位置的计数模拟采样构建网格划分,接着导入真实实时数据并添加噪声再发送给空间众包服务器,实现了隐私预算的高效使用,提高了数据效用。此外,本文为构建广播区域提出了几个优化策略,包括引入评分函数,自适应选取局部最大广播半径等来提高任务接受率并降低性能开销。（2）提出了一种基于本地化差分隐私的用户位置隐私保护框架。通过将位置集划分为多个不相交的保护区域,来保证用户在同一保护区域内以及不同保护区域间的地理不可区分性。本文提出的框架包括两个阶段。在第一阶段,将所有的位置划分为多个不相交的保护位置集。在第二阶段,用指数机制构造一个概率分布矩阵用来进行扰动位置发布。此外,本文优化了区域划分算法且进行了个性化项目级保护,使每个位置可以通过自定义隐私预算来设置自己的隐私级别。
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