| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1. 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2. 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 LBS位置隐私保护技术研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 移动KNN查询及验证技术研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3. 研究内容与目标 | 第15-16页 |
| 1.4. 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 车联网LBS隐私保护 | 第18-25页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 车联网概述 | 第18-22页 |
| 2.2.1 车联网模型 | 第18-21页 |
| 2.2.2 车联网中的隐私威胁分析 | 第21-22页 |
| 2.3 车联网中的LBS隐私保护框架 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于双锚点搜索的KNN查询算法DATwist | 第25-38页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 KNN查询基础 | 第25-28页 |
| 3.2.1 基本SpaceTwist方案 | 第25-26页 |
| 3.2.2 KNN查询中存在的问题 | 第26-27页 |
| 3.2.3 现有的SpaceTwist改进算法 | 第27-28页 |
| 3.3 基于双锚点的KNN查询方案 | 第28-37页 |
| 3.3.1 相关定义 | 第28-29页 |
| 3.3.2 DATwist算法 | 第29-33页 |
| 3.3.3 实验分析 | 第33-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 车联网中的连续移动KNN查询方案 | 第38-67页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 相关工作 | 第38-45页 |
| 4.2.1 基于MR-树的数据完整性验证 | 第38-40页 |
| 4.2.2 连续移动KNN查询 | 第40-42页 |
| 4.2.3 基于Voronoi图的安全区 | 第42-45页 |
| 4.3 基于Voronoi图单元顶点的安全区方案 | 第45-66页 |
| 4.3.1 安全区面临的主要问题 | 第45-47页 |
| 4.3.2 VSG算法 | 第47-53页 |
| 4.3.3 系统优化 | 第53-58页 |
| 4.3.4 实验分析 | 第58-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 工作总结 | 第67页 |
| 5.2 工作展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第74页 |