为了增强在位置服务(LBS)中对用户个人隐私的保护,提出基于本地缓存的位置感知匿名选择算法(LaSA).利用历史轨迹信息和缓存信息,以不依赖可信第三方(TTP)服务器的方式构建匿名区域.在连续位置服务查询中,利用马尔可夫预测模型对未来可能查询的位置进行预判.根据预测位置、缓存贡献度和数据新鲜度构建匿名区域,以覆盖用户所查真实区域.结果表明,与已有方案相比,所提出的LaSA隐私保护方案能提供更高的缓存命中率,减少用户服务请求次数,保证用户位置数据的安全.
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
