| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 k-匿名与混淆技术 | 第10-11页 |
| 1.2.2 差分隐私保护 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 理论基础与关键技术 | 第15-27页 |
| 2.1 位置服务的隐私保护 | 第15-18页 |
| 2.1.1 基于位置的服务及隐私 | 第15-16页 |
| 2.1.2 LBS的系统结构介绍 | 第16-18页 |
| 2.2 LBS隐私保护技术 | 第18-20页 |
| 2.2.1 基于混淆的隐私保护技术 | 第18-19页 |
| 2.2.2 基于匿名的隐私保护技术 | 第19页 |
| 2.2.3 基于加密的隐私保护技术 | 第19-20页 |
| 2.3 隐私保护模型 | 第20-24页 |
| 2.3.1 k-匿名模型 | 第20-22页 |
| 2.3.2 差分隐私保护模型 | 第22-24页 |
| 2.4 隐私保护性能评估和度量标准 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 扰动位置生成算法 | 第27-43页 |
| 3.1 问题分析 | 第27-28页 |
| 3.2 扰动位置生成算法设计 | 第28-38页 |
| 3.2.1 扰动位置生成算法 | 第28-30页 |
| 3.2.2 相关定义 | 第30-31页 |
| 3.2.3 基于Hilbert Cloak的空间泛化 | 第31-35页 |
| 3.2.4 基于k叉平均树的差分隐私保证 | 第35-38页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第38-42页 |
| 3.3.1 空间泛化对比分析 | 第38-40页 |
| 3.3.2 差分隐私的噪声分析 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于扰动位置的LBS查询算法 | 第43-55页 |
| 4.1 问题分析 | 第43-44页 |
| 4.2 基于扰动位置的LBS查询算法设计 | 第44-51页 |
| 4.2.1 LBS查询及SpaceTwist算法 | 第44-46页 |
| 4.2.2 相关定义 | 第46-47页 |
| 4.2.3 LBS查询算法描述 | 第47-49页 |
| 4.2.4 LBS查询算法说明 | 第49-51页 |
| 4.3 性能及实验结果分析 | 第51-54页 |
| 4.3.1 性能分析 | 第51-52页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 位置隐私保护方案及实验结果分析 | 第55-67页 |
| 5.1 LBS位置隐私保护方案 | 第55-56页 |
| 5.2 隐私保护方案的性能分析 | 第56-61页 |
| 5.2.1 攻击者知识来源 | 第56-57页 |
| 5.2.2 位置隐私攻击模型 | 第57-60页 |
| 5.2.3 方案性能与安全性分析 | 第60-61页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第61-66页 |
| 5.3.1 实验环境及数据 | 第61-62页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第62-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |