[发明专利]一种连续基于位置服务的位置隐私保护模型的建立方法

说明书

本发明公开了一种连续基于位置服务的位置隐私保护模型的建立方法，所述方法包括以下步骤：（1）原始需求检查；（2）最大化需求感知请求序列；（3）最小化匿名区域。本发明提出需求感知位置隐私保护模型，考虑服务质量约束，且允许用户基于所在位置为所请求的连续基于位置服务设置不同的位置隐私需求和服务质量需求；获得能同时满足用户特定的位置隐私需求和服务质量需求的最长基于位置服务请求序列；在满足用户位置隐私需求的前提下，本发明进一步缩小了匿名区域，提高了服务质量。

技术领域

本发明属于移动互联网基于位置服务的位置隐私保护领域，尤其涉及一种连续基于位置服务的位置隐私保护模型的建立方法。

背景技术

基于位置的服务（Location Based Services，LBS）是指通过电信移动运营商的无线电通讯网络（如GSM网、CDMA网）或外部定位方式(如GPS)，获取移动终端用户的位置信息，在地理信息系统平台的支持下，为用户提供各种各样与位置相关服务的一种增值业务，如：定位服务(如Google Latitude)、签到服务(如Foursquare)等，用户发起的基于位置的请求可分为两类，一类为快照LBS请求，如请求最近的餐馆；另一类为连续LBS请求，如不断根据用户当前位置反馈实时天气预报。

移动通信技术的发展和定位技术精度的提高使得LBS快速发展，LBS中的隐私保护成为人们普遍关心的问题，LBS的使用需要用户给服务提供商提供相应的位置信息，然而，位置和查询内容的泄露使攻击者能推测出用户的隐私信息，如果用户的隐私得不到很好的保护，将极大的影响LBS的发展和使用。

空间匿名技术是解决隐私威胁的一种途径，通过位置k-匿名技术将用户的精确位置模糊化为一个足够大的区域发给LBS服务器，该区域需包含至少其他k-1个用户，使得服务器无法从这k个用户中分辨出真正的发送者。目前多数位置k-匿名方法仅对快照LBS请求进行隐私保护，而不能保护连续LBS请求的隐私性：若用户在行进过程中连续发出目的相同的LBS请求，攻击者能就可以通过观察一系列匿名区域的共同用户，缩小可能的用户集合，则这些算法的匿名效果可能会遭到破坏。为了预防这样的攻击，目前主要的隐私保护方案都要求构造的连续匿名区需包含共同用户集。尽管攻击者可以通过推断攻击，将不同的匿名区串联起来，但共同匿名集保证攻击者无法将真实用户与其余k-1个共同用户进行区分，从而保证了用户隐私安全。

然而，据研究发现，某些地方的足迹较为稀疏或存在请求的需求设置不合理，是造成所构造的具有共同用户足迹匿名区过大及需求不能同时满足的根本原因，此外，在匿名区的产生过程中，均没有考虑不同请求的服务质量约束，因此当匿名区过大时可能导致查询结果的不准确，而且，在不同的位置用户具有不同的位置隐私需求和服务质量需求，如家庭住址相比在商场的位置隐私需求要高，而现有的大部分工作对用户的位置隐私需求和服务质量需求统一处理，而忽略了不同位置用户具有不同的位置隐私需求和服务质量需求。因此，如何满足连续LBS请求中用户特定的位置隐私需求并且同时考虑服务质量需求是目前急需解决的问题。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种连续基于位置服务的位置隐私保护模型的建立方法，旨在解决如下问题：现有连续基于位置服务请求在匿名区的产生过程中，没有考虑不同请求的服务质量约束，而且忽略不同位置用户具有不同的位置隐私需求和服务质量需求。

本发明实施例是这样实现的，一种连续基于位置服务的位置隐私保护模型的建立方法，该连续基于位置服务的位置隐私保护模型的建立方法包括以下步骤：

步骤一，原始需求检查；

步骤二，最大化需求感知请求序列：获得能同时满足用户特定位置隐私需求和服务质量需求的最长基于位置服务请求序列；

步骤三，最小化匿名区域：对于连续基于位置服务中的每个查询请求，在满足用户的位置隐私需求的前提下，进一步缩小匿名区域，提高服务质量。