| 作者简介 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 移动感知计算系统 | 第11-13页 |
| 1.1.2 位置和轨迹隐私保护需求 | 第13页 |
| 1.2 位置和轨迹隐私概念及典型攻击方式 | 第13-15页 |
| 1.2.1 位置和轨迹隐私概念 | 第13-14页 |
| 1.2.2 现有的典型位置和轨迹隐私攻击方式 | 第14-15页 |
| 1.3 现有的典型位置和轨迹隐私保护方案 | 第15-19页 |
| 1.3.1 位置隐私保护技术 | 第15-17页 |
| 1.3.2 轨迹隐私保护技术 | 第17-19页 |
| 1.4 本文的主要工作和组织结构安排 | 第19-23页 |
| 1.4.1 本文的工作与主要贡献 | 第19-20页 |
| 1.4.2 本文的组织结构安排 | 第20-23页 |
| 第二章 参与感知中一种位置和轨迹隐私保护机制 | 第23-39页 |
| 2.1 引言 | 第23-24页 |
| 2.2 参与感知系统概述 | 第24-25页 |
| 2.3 位置和轨迹隐私保护机制 | 第25-29页 |
| 2.3.1 具有高服务质量的位置隐私保护 | 第25-27页 |
| 2.3.2 用户伙伴选择 | 第27-28页 |
| 2.3.3 用户轨迹隐私保护 | 第28-29页 |
| 2.4 评估框架 | 第29-33页 |
| 2.4.1 框架概述 | 第29-32页 |
| 2.4.2 威胁模型 | 第32-33页 |
| 2.5 实验仿真 | 第33-37页 |
| 2.5.1 仿真结果 | 第33-35页 |
| 2.5.2 有效性分析 | 第35-36页 |
| 2.5.3 性能分析 | 第36-37页 |
| 2.6 方案分析讨论 | 第37页 |
| 2.6.1 位置隐私保护 | 第37页 |
| 2.6.2 轨迹隐私保护 | 第37页 |
| 2.7 本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 一种面向参与感知的轨迹隐私保护框架 | 第39-57页 |
| 3.1 引言 | 第39-40页 |
| 3.2 TRPF系统概述 | 第40-43页 |
| 3.2.1 面向参与感知的轨迹隐私保护结构Tr PF | 第40-42页 |
| 3.2.2 基本概念 | 第42-43页 |
| 3.3 轨迹混合区图模型 | 第43-47页 |
| 3.3.1 轨迹图模型构造 | 第44-46页 |
| 3.3.2 权值构造算法 | 第46-47页 |
| 3.4 度量标准 | 第47-49页 |
| 3.4.1 隐私水平量 | 第47-48页 |
| 3.4.2 隐私损失量 | 第48-49页 |
| 3.4.3 信息损失量 | 第49页 |
| 3.5 现有的威胁模型 | 第49-50页 |
| 3.5.1 弱攻击者模型 | 第49-50页 |
| 3.5.2 强攻击者模型 | 第50页 |
| 3.6 实验仿真评估 | 第50-55页 |
| 3.6.1 实验仿真设置 | 第50-51页 |
| 3.6.2 有效性分析 | 第51-54页 |
| 3.6.3 对比分析 | 第54-55页 |
| 3.7 本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 面向轨迹隐私和数据效用均衡的个性化匿名模型 | 第57-73页 |
| 4.1 引言 | 第57-58页 |
| 4.2 基本概念 | 第58-59页 |
| 4.3 个性化轨迹匿名框架 | 第59-66页 |
| 4.3.1 轨迹预处理 | 第60-61页 |
| 4.3.2 优化的轨迹图模型 | 第61-63页 |
| 4.3.3 匿名集合选择 | 第63-65页 |
| 4.3.4 实例说明 | 第65-66页 |
| 4.4 轨迹隐私与数据利用率 | 第66-67页 |
| 4.4.1 轨迹隐私水平 | 第66页 |
| 4.4.2 数据效用 | 第66-67页 |
| 4.5 实验仿真及结果分析 | 第67-71页 |
| 4.5.1 实验仿真环境及数据 | 第67-68页 |
| 4.5.2 轨迹隐私水平和数据效用 | 第68-70页 |
| 4.5.3 系统运行效率对比 | 第70-71页 |
| 4.6 本章小结 | 第71-73页 |
| 第五章 基于位置的服务中面向位置隐私保护群组最近邻查询 | 第73-85页 |
| 5.1 引言 | 第73-74页 |
| 5.2 系统结构 | 第74-76页 |
| 5.2.1 系统假设 | 第75页 |
| 5.2.2 功能部件 | 第75页 |
| 5.2.3 服务流程 | 第75-76页 |
| 5.3 现有攻击模型分析 | 第76-77页 |
| 5.4 位置隐私保护群组最近邻(GNN)查询 | 第77-80页 |
| 5.4.1 位置随机扰动的GNN查询 | 第78页 |
| 5.4.2 基于门限秘密共享的Paillier密码系统的GNN查询 | 第78-80页 |
| 5.5 安全性和性能分析 | 第80-83页 |
| 5.5.1 有效性分析 | 第80-81页 |
| 5.5.2 隐私性分析 | 第81-82页 |
| 5.5.3 特性对比分析 | 第82-83页 |
| 5.6 本章小结 | 第83-85页 |
| 第六章 总结及未来工作 | 第85-89页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第85-86页 |
| 6.2 未来的工作方向 | 第86-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-109页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第109-111页 |
