地理位置隐私保护
随着具有定位功能的移动终端设备广泛普及，基于位置的服务（Location Based Services,LBS）得到了广泛应用，用户将个人的位置信息发送给第三方LBS服务提供商，从而获得相对应的信息服务，然而第三方LBS服务商是非可信的，攻击者可以通过用户暴露的位置数据，推测出用户的敏感信息，这对用户的个人隐私构成了严重的威胁，如何保护用户个人的位置隐私，已经成为了当前研究的热点。
地理位置隐私保护
随着具有定位功能的移动终端设备广泛普及，基于位置的服务（Location Based Services,LBS）得到了广泛应用，用户将个人的位置信息发送给第三方LBS服务提供商，从而获得相对应的信息服务，然而第三方LBS服务商是非可信的，攻击者可以通过用户暴露的位置数据，推测出用户的敏感信息，这对用户的个人隐私构成了严重的威胁，如何保护用户个人的位置隐私，已经成为了当前研究的热点。
组合增量近邻查询
现有的位置保护技术，例如匿名、混合区和假位置等，它们主要依赖于现有已知的背景知识，随着攻击者背景知识的增加，也可能造成位置信息的泄露。然而，差分隐私是一种与背景知识无关的强隐私保护模型，可以通过隐私预算来衡量隐私保护强度，为位置隐私保护提供了一种新方法。本项目主要研究工作如下：
1. 提出了一种用户位置隐私预算分配方法
首先根据地理位置的访问量，提出了一种用户位置隐私预算分配方法，该方法使用网格对用户的访问区域进行划分，以用户一定时间段内的访问量为依据，利用完全四叉树构建空间索引模型，合理分配在对应区域的隐私预算，使用地理不可区分性机制，对位置数据进行加噪，生成干扰位置。
2. 提出了一种组合增量位置近邻查询方法
针对位置扰动带来了位置近邻查询命中率偏低问题，提出了一种组合增量查询算法，保证供应空间包含查询目标的可能偏移区域，有效降低了因为查询目标位置发生偏移带来的误差。
实验结果表明，在保护位置隐私的同时，组合增量查询能够有效提高查询命中率，适用于扰动位置的近邻查询。
查询命中率对比
响应时间对比
组合查询次数对查询结果的影响
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