FCS 文章解读：DPPS——用于增强连续位置查询隐私的双重隐私保护方案腾博诚信为本官网网址
为了增强连续查询中位置隐私的保护，使用隐马尔可夫模型(HMM)对相邻位置和对手预测概率之间的相关性进行建模。图3描绘了基于HMM的关联模型的示意图，其中
匿名。与现有方法不同■★★◆，DLS仔细选择虚拟位置■■，考虑到侧信息也可能被对手利用，然而，所选择的虚拟位置离真实位置太远★★◆，因此很容易区分。为了解决DLS的缺点，Sun等人提出了一种新的攻击模型，并设计了一种新颖的攻击模型虚拟位置隐私保护算法，然而，该算法只考虑查询概率与真实位置相似的虚拟位置◆★★★■★，而忽略了这些假位置和真实位置构成的匿名空间内的位置分布问题。Sun等提出了一种基于划分兴趣区域的位置隐私保护算法■■★。与传统方法不同，该方法在生成虚拟位置时独特地考虑了语义信息◆◆★■，从而降低了真实位置的暴露概率。
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图1显示了一个简单的社会网络地图，该地图被划分为21*21个网格单元◆★★◆■★，其中每个网格单元都有自己的查询概率。本文利用DLS生成5个虚拟位置，形成一个6匿名集，保护用户的位置隐私。图1中绿色虚线表示考虑的时间间隔内可行驶的最远距离，近似计算如下:
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图2给出了两个连续位置集的示例，A和B表示用户访问的两个相邻的线◆■◆;表示虚拟位置，每个箭头上的数字表示了查询数量。基于用户所采取的轨迹历史■■，攻击者有可能猜测用户当前所采取的线次，而在A和A之后，B被查询了330次。由于33070★■■★，攻击者极有可能推断出B是真实位置，从而导致用户位置隐私泄露。简而言之，如果攻击者拥有关于连续位置之间的相关性的信息，则用户的位置信息可能在连续查询中受到损害■★■◆■。
为了有效地保护位置隐私，基于各种隐私保护技术提出了许多方案，在这些技术中★◆◆◆★★，基于虚拟生成算法的
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在实验中，DPPS与几种现有的解决方案进行了比较，包括随机方案、DLS■■■◆★、DLP、贪婪算法和EXA★◆■。
（1）匿名集中的虚拟位置应该合理地分布在真实位置周围◆◆◆■。与真实位置的距离不应超过
（2）为了有效捕获隐藏在连续位置关联中的侧信息，利用隐马尔可夫模型(HMM)根据用户的移动性对这些关联进行模拟★◆，从而评估对手对连续匿名关联的预测概率★★■。
DPPS的目的是生成真实且难以区分的虚拟位置。在DPPS中，建议AKA生成虚拟位置，同时主要关注以下几个方面来提高隐私保护水平:
（4）为了验证所提出方案的有效性，基于GeoLife数据集进行了进一步的数值分析和实证评估，该数据集是微软GeoLife项目中182个用户在超过5年的时间内收集的全球定位系统(GPS)轨迹数据集。
（1）DPPS通过同时考虑单个位置的匿名性和连续位置之间的相关性，实现了位置隐私的双重保护◆◆★◆◆■。
时不同方案的距离方差★■◆★◆■。从图7可以看出◆★★◆■★，随机方案的距离方差最大，这反映了它完全忽略了匿名集中的位置分布★■◆★◆。DLS和DLP的距离方差也很大，说明匿名集中的位置分布不够合理。贪心算法和EXA的距离方差相对较小，但其值随的变化波动较大，说明其在匿名集中的位置分布不稳定■■★★■。相比之下■◆★，DPPS就衡量标准来说表现最好◆★◆，表明该方案可以有效地构造合理的匿名集来防御攻击，从而保护位置隐私。
为了衡量当前位置的隐私程度，引入了转移熵，就两个连续位置之间的相关性而言，其充分考虑了查询概率，因此可以更有效地表达位置隐私保护的程度。转移熵的计算公式如下★★■:
Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊■◆◆★■，双月刊◆★，全球发行■★◆◆◆★。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为周志华教授，共同主编为熊璋教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI★★■★、Ei、DBLP、INSPEC◆★★■、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录◆★★★◆◆，为 CCF 推荐期刊；两次入选■★◆◆■“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊★◆”；入选“中国科技期刊卓越行动计划项目”。
的智能手机的广泛使用，基于位置的服务(IBSs)迅速普及◆★■★，为人们的日常生活提供了前所未有的便利★◆◆■■■，然而★★，它们也引起了人们对隐私泄露的极大关注。特别地，位置查询可用于推断用户的敏感私人信息，如家庭地址◆■★、工作地点和约会地点■◆★◆■。因此，研究者们提出了许多提供查询匿名的方案，但这些方案通常忽略了攻击者可以从连续LBS中连续位置之间的相关性推断出真实位置的事实。为了解决这一挑战，本文提出了一种新的双重隐私保护方案(DPPS)◆■★，该方案包含两种隐私保护机制。首先★◆◆，为了防止位置之间的相关性导致隐私泄露■■■★，提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的关联模型来模拟用户的移动性和对手的预测概率。其次，为了提供每个单个位置的查询概率匿名性■★◆■，提出了一种先进的-匿名算法来构建隐形区域■★，在隐形区域中生成真实且不可区分的虚拟位置。为了验证DPPS的有效性和效率◆■■，本文在微软发布的现实数据集GeoLife数据集上进行了进一步的理论分析和实验验证。
（3）为了提供查询概率匿名性，提出了一种高级匿名算法(AKA)来构造隐藏区域。AKA通过同时考虑虚拟位置的分布、用户的查询半径和相邻位置之间的相关性，提高了隐私保护的效果。
《前沿》系列英文学术期刊由教育部主管腾博诚信为本官网网址、高等教育出版社主办的《前沿》（Frontiers）系列英文学术期刊◆■，于2006年正式创刊★◆★，以网络版和印刷版向全球发行◆◆■★★◆。系列期刊包括基础科学、生命科学■★◆◆、工程技术和人文社会科学四个主题◆★■◆★■，是我国覆盖学科最广泛的英文学术期刊群★★◆■，其中12种被SCI收录■◆★◆，其他也被A&HCI、Ei、MEDLINE或相应学科国际权威检索系统收录★◆★◆，具有一定的国际学术影响力。系列期刊采用在线优先出版方式，保证文章以最快速度发表。
