| 中文摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 中文文摘 | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-21页 |
| 1.2.1 移动社交网络的位置隐私保护 | 第13-16页 |
| 1.2.2 近邻检测的隐私保护技术 | 第16-19页 |
| 1.2.3 位置共享的隐私保护技术 | 第19-21页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第21-22页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第22-23页 |
| 第2章 基于邻居关系传递的隐私保护近邻检测方法 | 第23-47页 |
| 2.1 问题描述 | 第23页 |
| 2.2 隐私与威胁模型 | 第23-24页 |
| 2.3 基于邻居关系传递的隐私保护近邻检测方法原理 | 第24-25页 |
| 2.3.1 方法原理 | 第24-25页 |
| 2.3.2 系统框架 | 第25页 |
| 2.4 基于邻居关系传递的隐私保护近邻检测方法实现 | 第25-36页 |
| 2.4.1 预备知识 | 第25-26页 |
| 2.4.2 邻居关系快速检索方法 | 第26-34页 |
| 2.4.3 信标节点信号发送机制 | 第34-36页 |
| 2.5 隐私安全分析 | 第36-39页 |
| 2.5.1 安全分析 | 第36-37页 |
| 2.5.2 方案对比 | 第37-39页 |
| 2.6 理论与实验分析 | 第39-45页 |
| 2.6.1 TTL值实验分析 | 第39-41页 |
| 2.6.2 信标节点轮值机制实验分析 | 第41-42页 |
| 2.6.3 信标节点竞争机制实验分析 | 第42-44页 |
| 2.6.4 信标节点轮值机制与信标节点竞争机制对比分析 | 第44-45页 |
| 2.7 本章小结 | 第45-47页 |
| 第3章 基于Geohash的隐私保护近邻检测方法 | 第47-65页 |
| 3.1 问题描述 | 第47页 |
| 3.2 隐私与威胁模型 | 第47-48页 |
| 3.3 基于Geohash的隐私保护近邻检测方法原理 | 第48-49页 |
| 3.3.1 方法原理 | 第48页 |
| 3.3.2 系统框架 | 第48-49页 |
| 3.4 基于Geohash的隐私保护近邻检测方法实现 | 第49-59页 |
| 3.4.1 预备知识 | 第49-51页 |
| 3.4.2 近邻检测算法 | 第51-59页 |
| 3.5 隐私安全分析 | 第59-61页 |
| 3.5.1 安全分析 | 第59-60页 |
| 3.5.2 方案对比 | 第60-61页 |
| 3.6 理论与实验分析 | 第61-64页 |
| 3.6.1 手机端性能分析 | 第61-62页 |
| 3.6.2 系统计算开销分析 | 第62-63页 |
| 3.6.3 系统通信开销分析 | 第63-64页 |
| 3.7 本章小结 | 第64-65页 |
| 第4章 具有隐私保护的位置共享机制 | 第65-83页 |
| 4.1 问题描述 | 第65页 |
| 4.2 隐私与威胁模型 | 第65-66页 |
| 4.3 具有隐私保护的位置共享机制原理 | 第66-67页 |
| 4.4 具有隐私保护的位置共享机制实现 | 第67-76页 |
| 4.4.1 预备知识 | 第67-69页 |
| 4.4.2 k-轨迹算法 | 第69-71页 |
| 4.4.3 位置信息存储 | 第71-72页 |
| 4.4.4 协议设计 | 第72-76页 |
| 4.5 隐私安全分析 | 第76-79页 |
| 4.5.1 位置隐私安全分析 | 第77-78页 |
| 4.5.2 社会关系隐私安全分析 | 第78-79页 |
| 4.6 理论与实验分析 | 第79-82页 |
| 4.6.1 密码方案 | 第79页 |
| 4.6.2 手机端性能分析 | 第79-80页 |
| 4.6.3 服务器性能分析 | 第80-81页 |
| 4.6.4 系统对比 | 第81-82页 |
| 4.7 本章小结 | 第82-83页 |
| 第5章 结论 | 第83-87页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第83-84页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第84-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第93-95页 |
| 致谢 | 第95-97页 |
| 个人简历 | 第97-100页 |
