LBS近邻兴趣点隐私保护查询方法：减小通信成本

本文档探讨了一种创新的隐私保护策略，针对基于位置服务(LBS)中的近邻兴趣点查询问题，尤其是在传统的匿名框查询方法导致通信量增加的问题上。作者周长利、马春光、杨松涛和李增鹏，来自哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院，提出了一种结合兴趣点分布的匿名框构造方法。 首先，他们构建了一个基于所有兴趣点位置的Voronoi图，这是一种几何学上的空间分割方法，将全球地图划分为不同的区域，这些区域能够反映用户与兴趣点之间的相对距离。通过这种方式，地图被精细地组织成层次结构，由四叉树构成，其中最小的网格单元被称为叶子节点，每个网格内包含了多个相邻的兴趣点。 用户向LBS服务器提供假的位置信息后，系统会返回包含用户实际位置的子树网格单元信息。这样做的目的是利用Voronoi图的划分来构建一个查询匿名框，该框仅包含用户感兴趣的具体区域，从而在保护用户位置隐私的同时，避免了因无用兴趣点查询而产生的通信流量浪费。这种策略旨在增强攻击者获取用户隐私信息的困难，并且有效地降低了通信成本。 论文的关键技术包括位置隐私保护、最近邻查询以及l多样性（通常指数据集的多样性，有助于提高查询效率）。根据中图分类号TP311和文献标志码A，这篇文章属于技术报告类别，强调了理论与实践相结合的研究成果。 通过对这种方法的性能分析和实验验证，结果显示，该方法能够显著提升用户隐私保护的强度，同时保持通信效率。这对于在现代移动互联网环境中，平衡位置服务的便利性和用户隐私保护至关重要。这项研究为LBS系统设计提供了实用且隐私友好的解决方案。