基于协同定位信息的位置隐私保护算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 基于位置的服务中的位置隐私保护方法 | 第12-14页 |
| 1.2.2 移动社交网络中的位置隐私保护方法 | 第14页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 相关技术研究与介绍 | 第17-30页 |
| 2.1 移动社交网络 | 第17-19页 |
| 2.1.1 移动社交网络概况 | 第17页 |
| 2.1.2 移动社交网络特性 | 第17-19页 |
| 2.2 位置隐私保护的系统架构 | 第19-21页 |
| 2.2.1 独立架构 | 第19-20页 |
| 2.2.2 可信赖第三方服务器架构 | 第20-21页 |
| 2.2.3 P2P架构 | 第21页 |
| 2.3 位置隐私保护方法 | 第21-27页 |
| 2.3.1 基于K匿名的位置隐私保护方法 | 第21-24页 |
| 2.3.2 零隐私泄露的位置隐私保护方法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 位置信息分享中的位置隐私保护方法 | 第25-27页 |
| 2.4 关系强度计算方法 | 第27-28页 |
| 2.4.1 基于好友相似度的计算方法 | 第27页 |
| 2.4.2 基于信任模型的计算方法 | 第27-28页 |
| 2.4.3 基于交互频率的计算方法 | 第28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 移动社交网络中位置隐私保护系统设计 | 第30-34页 |
| 3.1 需求分析 | 第30-31页 |
| 3.1.1 隐私安全 | 第30-31页 |
| 3.1.2 数据精度 | 第31页 |
| 3.1.3 服务质量 | 第31页 |
| 3.2 系统架构 | 第31-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于协同定位信息的位置隐私保护算法研究 | 第34-56页 |
| 4.1 问题形式化 | 第34-39页 |
| 4.1.1 系统假设 | 第34页 |
| 4.1.2 相关术语 | 第34-35页 |
| 4.1.3 数据结构 | 第35-39页 |
| 4.2 关系强度计算方法 | 第39-43页 |
| 4.2.1 关系强度计算的关键公式 | 第39-40页 |
| 4.2.2 关系强度计算具体流程 | 第40-43页 |
| 4.3 位置隐私保护方法 | 第43-52页 |
| 4.3.1 攻击模型 | 第44-45页 |
| 4.3.2 LPPC算法 | 第45-49页 |
| 4.3.3 CCTA算法 | 第49-52页 |
| 4.4 性能分析 | 第52-55页 |
| 4.4.1 算法复杂度分析 | 第52-53页 |
| 4.4.2 与传统位置隐私保护方法比较 | 第53-55页 |
| 4.4.3 与现有关系强度计算方法的比较 | 第55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 系统实现与算法测试 | 第56-76页 |
| 5.1 系统实现 | 第56-64页 |
| 5.1.1 客户端实现 | 第56-57页 |
| 5.1.2 数据库服务器实现 | 第57-58页 |
| 5.1.3 移动社交网络服务器实现 | 第58-64页 |
| 5.2 关系强度计算方法测试 | 第64-68页 |
| 5.2.1 评估标准 | 第64-65页 |
| 5.2.2 测试数据集 | 第65-66页 |
| 5.2.3 测试结果 | 第66-68页 |
| 5.3 位置隐私保护方法测试 | 第68-75页 |
| 5.3.1 评估标准 | 第68-69页 |
| 5.3.2 测试数据集 | 第69-70页 |
| 5.3.3 测试结果 | 第70-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 总结与展望 | 第76-78页 |
| 论文总结 | 第76页 |
| 未来工作展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第84页 |
