| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 假名法 | 第13-15页 |
| 1.2.2 假位置法 | 第15-16页 |
| 1.2.3 K-匿名位置保护法 | 第16-17页 |
| 1.2.4 位置加密法 | 第17-19页 |
| 1.3 本文主要研究内容和创新点 | 第19-20页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第19页 |
| 1.3.2 本文创新点 | 第19-20页 |
| 1.4 论文结构及安排 | 第20-22页 |
| 2 私密近邻检测概述 | 第22-29页 |
| 2.1 私密近邻检测基本概念 | 第22-24页 |
| 2.2 私密近邻检测隐私保护框架体系 | 第24-27页 |
| 2.2.1 独立节点框架体系 | 第24-25页 |
| 2.2.2 分布式点对点框架体系 | 第25-26页 |
| 2.2.3 基于中心服务器框架体系 | 第26-27页 |
| 2.3 私密近邻检测方案服务评价 | 第27-28页 |
| 2.3.1 计算时间 | 第27-28页 |
| 2.3.2 通信成本 | 第28页 |
| 2.3.3 结果可靠度 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于Paillier算法的高效私密近邻检测算法研究 | 第29-43页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 基于相对位置关系的近邻判别算法 | 第29-36页 |
| 3.2.1 近邻检测中的相对位置关系 | 第30-32页 |
| 3.2.2 基于相对位置关系的决策树建立 | 第32-35页 |
| 3.2.3 近邻判别算法实现与性能评估 | 第35-36页 |
| 3.3 基于近邻判别的同态位置隐私保护算法 | 第36-42页 |
| 3.3.1 近邻检测中的Paillier加密算法及性能评估 | 第37-40页 |
| 3.3.2 同态位置隐私保护算法实现及性能评估 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于EPPD算法的私密近邻检测解决方案设计与实现 | 第43-68页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 IPDP协议 | 第43-50页 |
| 4.2.1 框架模型 | 第43-44页 |
| 4.2.2 协议算法与实现 | 第44-50页 |
| 4.2.3 协议隐私性分析 | 第50页 |
| 4.3 DPDP协议 | 第50-56页 |
| 4.3.1 框架模型 | 第51页 |
| 4.3.2 协议算法与实现 | 第51-55页 |
| 4.3.3 协议隐私性分析 | 第55-56页 |
| 4.4 实验与分析 | 第56-66页 |
| 4.4.1 实验环境介绍 | 第56页 |
| 4.4.2 精度要求对系统性能的影响 | 第56-60页 |
| 4.4.3 邻域多边形复杂度对系统性能的影响 | 第60-63页 |
| 4.4.4 协议性能比较 | 第63-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 5 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 总结 | 第68-69页 |
| 5.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 作者简历 | 第74-76页 |
| 学位论文数据集 | 第76页 |
