| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 LBS隐私保护方法的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要工作和组织结构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 本文的主要工作 | 第12页 |
| 1.3.2 本文的结构安排 | 第12-14页 |
| 2 LBS隐私保护方法的研究 | 第14-26页 |
| 2.1 LBS隐私保护体系结构 | 第14-16页 |
| 2.2 面向快照LBS的时空伪装匿名化算法 | 第16-21页 |
| 2.2.1 数据相关的伪装算法 | 第16-18页 |
| 2.2.1.1 中心伪装(CC)算法 | 第16页 |
| 2.2.1.2 最近邻(NNC)算法 | 第16-17页 |
| 2.2.1.3 HILBERT伪装(HC)算法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 空间相关的伪装算法 | 第18-21页 |
| 2.2.2.1 基于网格的伪装算法 | 第18-20页 |
| 2.2.2.2 基于区域的伪装算法 | 第20-21页 |
| 2.3 连续LBS面临的攻击及抵制方法 | 第21-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 分解重构技术 | 第26-34页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 相关知识 | 第26-28页 |
| 3.2.1 相关符号 | 第26-28页 |
| 3.2.2 基于可信匿名器的体系结构 | 第28页 |
| 3.3 分解重构技术 | 第28-33页 |
| 3.3.1 框架 | 第28-29页 |
| 3.3.2 分组 | 第29-30页 |
| 3.3.3 分解与重构 | 第30-31页 |
| 3.3.4 分解重构方法的性能分析 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 面向个性化隐私需求的匿名模型的研究 | 第34-49页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 匿名模型 | 第34-36页 |
| 4.2.1 位置k-匿名模型 | 第34页 |
| 4.2.2 位置l-多样性 | 第34-35页 |
| 4.2.3 查询m-多样性 | 第35页 |
| 4.2.4 复合约束匿名模型 | 第35-36页 |
| 4.3 基于分解重构技术的匿名化算法 | 第36-41页 |
| 4.3.1 分解重构方法的性质 | 第36-37页 |
| 4.3.2 基于网格的位置l-多样性 | 第37-38页 |
| 4.3.3 基于查询对象的查询m-多样性 | 第38页 |
| 4.3.4 基于多维桶技术的(k,l,m)-匿名化算法 | 第38-41页 |
| 4.4 评估模型 | 第41-43页 |
| 4.4.1 安全性评估模型 | 第41页 |
| 4.4.2 服务质量评估模型 | 第41-43页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第43-48页 |
| 4.5.1 实验环境与配置 | 第43页 |
| 4.5.2 安全性分析 | 第43-45页 |
| 4.5.3 服务质量分析 | 第45-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 抵制排除性攻击的匿名模型的研究 | 第49-62页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 查询对象多样性匿名模型 | 第49-52页 |
| 5.2.1 查询对象β-多样性 | 第49-51页 |
| 5.2.2 查询对象(α,β)-多样性 | 第51页 |
| 5.2.3 (k,l,α,β)-匿名模型 | 第51-52页 |
| 5.3 抵制排除性攻击的分解重构保护方法 | 第52-54页 |
| 5.4 评估模型 | 第54-56页 |
| 5.4.1 安全性评估模型 | 第55页 |
| 5.4.2 服务质量评估模型 | 第55-56页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第56-61页 |
| 5.5.1 实验环境与配置 | 第56页 |
| 5.5.2 安全性分析 | 第56-59页 |
| 5.5.3 服务质量分析 | 第59-61页 |
| 5.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 工作总结与展望 | 第62-65页 |
| 6.1 工作总结 | 第62-63页 |
| 6.2 工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 浙江师范大学学位论文诚信承诺书 | 第74页 |