情境感知的位置隐私保护方法研究进展

随着无线通信技术与智能移动终端的发展,基于位置的服务(LBS, location-based service)得到广泛应用,与移动对象位置相关的数据隐私保护已经成为LBS中的研究热点。首先简单介绍了位置隐私与情境感知的基本概念;其次,对现有的位置隐私保护方法从隐私保护效果、服务质量、系统结构和时空情境自适应性4个方面进行分析总结,指出了该研究的发展趋势;最后,对情境感知的位置隐私保护方法现状进行介绍,讨论了该领域存在的研究难点以及未来的研究方向。     

基于LBS的位置隐私保护方案综述

LBS随移动互联网的发展逐步进入人们的日常生活.文章针对位置隐私保护这一问题,介绍了位置隐私保护方案的系统结构,从4个不同的技术方向研究了位置隐私保护方案,总结了现有的位置隐私保护方案,并对未来的研究方向进行了展望.     

移动互联网下位置隐私保护及攻击技术研究

随着移动技术的日益发展,互联网从传统的PC端逐渐转向了以移动端为主要载体的新发展模式。位置服务在移动领域具有广泛的应用,但位置信息与用户身份的关联关系可能会被不法分子利用,给用户带来严重的伤害。文章研究了移动网络下的位置隐私保护,首先给出了三种位置服务结构,接着介绍了攻击者常用的攻击方法,并对典型的位置隐私保护技术进行了详细分析,最后结合服务需求和技术的发展趋势,指出了未来的保护技术研究重点。     

轨迹隐私保护研究综述

随着智能终端的普及和无线通信技术的发展,基于位置的服务已渗入到人们的日常生活当中.这些服务在给人们的日常生活带来便利的同时,也带来隐私泄漏的风险.针对轨迹数据的推理攻击不仅可分析出目标用户的家庭住址、工作地点等敏感位置信息,甚至可推测出用户的生活习惯、健康状态、宗教信仰等隐私信息.轨迹隐私能否得到妥善保护已成为制约移动互联网发展的瓶颈问题.本文对已有的轨迹隐私保护方法进行了分类描述,并分析已有工作的优缺点,最后指明未来的研究方向.     

移动互联网中的位置隐私保护研究

全面归纳了移动互联网中位置隐私保护的相关研究工作,总结了位置服务和定位服务中的威胁模型。然后,详细介绍了现有基于位置服务的隐私保护技术,分析了其在抗隐私攻击和位置隐私适用性方面的优缺点,并阐述了定位服务中位置隐私问题的本质、威胁和解决方法。最后指出了需要进一步研究的问题。     

移动互联服务与隐私保护的研究进展

随着宽带无线接入技术和移动终端技术的飞速发展,人们迫切希望能够随时随地从互联网获取信息和服务,移动互联网应运而生并迅猛发展。然而,由于云计算平台、移动通信网络和移动终端的开放性,传统互联网服务中信息传播和管控机制不再适应于移动互联网,信息安全和用户隐私保护已经成为移动互联网用户迫切关心和亟待解决的问题。结合国内外移动互联网发展的最新趋势,对移动互联网服务和隐私保护方面的研究进行了展望。首先对当前移动互联网服务模型和移动互联网服务架构进行了评述;其次对当前的移动互联网数据传播控制机制以及隐私保护机制进行了分析和讨论;最终给出了一些潜在的研究热点,为未来研究工作指明方向。     

位置隐私保护技术研究

位置服务给人们的生活带来诸多便利的同时,也面临泄漏用户位置信息的危险,这为他人实施不法行为提供了可乘之机。隐私问题已经成为位置服务以及研究人员的一个严峻的挑战。解决隐私问题的关键是在保护个人信息的同时也要保证服务质量,需要在两者之间取得平衡。文中综述了基于轨迹的隐私保护技术和基于位置的隐私保护技术的研究现状与进展,阐述了基于位置和轨迹的隐私保护方法、类型、目标和挑战,分析了隐私保护技术存在的主要问题,并对位置隐私保护技术的发展方向进行了探讨,为位置隐私保护的进一步研究提供参考。     

位置服务信息安全防护

随着无线通信技术和智能移动终端的快速发展,基于位置的服务(LBS)在军事、交通、物流等诸多领域得到了广泛应用,它能够根据移动对象的位置信息提供个性化服务。在人们享受各种位置服务的同时,移动对象个人信息泄露的隐私威胁也渐渐成为一个严重的问题。为移动用户提供位置服务的同时,保护移动用户的位置隐私也至关重要。本文就位置业务隐私保护技术和位置业务隐私管控手段进行了探讨。     

移动互联网服务的隐私保护机制

探讨了考虑背景信息的位置和查询隐私保护方案,如基于背景信息的虚假位置k-匿名方案、同时保护位置和兴趣的隐私保护方案、基于交互的隐私保护方案,还探讨了基于用户隐私链拆分的实名认证和身份隐私保护策略;认为在避免可信第三方参与,敌手能够获取到背景信息的前提下,能够实现对用户身份、位置和查询隐私的保护,达到信任机制和隐私保护的有机结合将是未来隐私保护发展的趋势。     

个人移动数据收集中的多维轨迹匿名方法

在情景感知位置服务中,移动互联网络的开放性使得个人移动数据面临巨大的安全风险,移动数据的时空关联特性对个人数据的隐私保护提出重大挑战.针对基于时空关联的背景知识攻击,本文提出了一种多维的轨迹匿名隐私保护方法.该方法在匿名轨迹数据收集系统的基础上,基于多用户协作的隐私保护模式,通过时间匿名和空间匿名算法,实现用户的隐私保护.实验结果表明,该方法可以有效的对抗基于位置和移动方式的背景知识攻击,满足了k-匿名的隐私保护要求.