作為定位技術(shù)的一種重要服務(wù)類型，隨著智能手機的普及，基于位置服務(wù)成為當前移動應(yīng)用中的重要組成部分。這種通過用戶提供自身位置獲得所需查詢結(jié)果的服務(wù)，一方面為用戶帶來日常生活中的各種便利；另一方面不可避免地帶來潛在的隱私泄露威脅。針對隱私泄露問題，當前，大量的隱私保護方法均基于可信的中心服務(wù)器提出，但是由于中心服務(wù)器可成為攻擊焦點或服務(wù)瓶頸，使得人們對這種類型的隱私保護方法一直存在質(zhì)疑。因此，基于用戶協(xié)作的隱私保護方法被大量地提出并逐漸被人們所接受。然而，由于基于位置服務(wù)的使用方式與使用環(huán)境差異，簡單地通過用戶協(xié)作來完成隱私保護顯然是不恰當?shù)�，而且，這種方式更面臨著一些挑戰(zhàn)性的問題未能被解決。例如，快照查詢下，協(xié)作用戶需共享該匿名組中的最大匿名值，無法通過降低匿名要求來獲得個性化的匿名服務(wù)；連續(xù)查詢下攻擊者可利用協(xié)作用戶差異識別某一特殊用戶，且已有方法一般假設(shè)協(xié)作用戶具有相同的移動方向和移動速度，這在實際部署中是不現(xiàn)實的；路網(wǎng)環(huán)境下的環(huán)境限制，使得部分歐氏空間下的協(xié)作用戶方法無法提供隱私保護，且很難在路網(wǎng)移動環(huán)境中找到足夠的協(xié)作用戶完成匿名值建立；存在半可信協(xié)作用戶在構(gòu)建匿名組的過程中竊取用戶隱私的情況；基于k-匿名模型的隱私保護方法很難應(yīng)對統(tǒng)計攻擊，尤其是差分攻擊。
　　針對上述問題，本書展開了以下幾個方面的研究工作。
　�、倩�于用戶協(xié)作的快照查詢隱私保護。針對快照查詢中已有的隱私保護方法只能共享匿名組中最大匿名值這一問題，基于用戶設(shè)備的短距離通信能力，提出了查詢分塊隨機交換的隱私保護方法。該方法通過將用戶自身的查詢信息按照設(shè)定的匿名值進行分塊，并通過與協(xié)作用戶或協(xié)作用戶之間的隨機數(shù)量查詢分塊交換，實現(xiàn)多跳通信范圍內(nèi)的匿名組建立。最后，利用同一查詢可建立對應(yīng)匿名組這一特性，實現(xiàn)了隱私保護過程中每一用戶的個性化隱私保護。
　　②基于用戶協(xié)作的連續(xù)查詢隱私保護。針對攻擊者可通過協(xié)作用戶差異識別某一特殊用戶的問題，以及現(xiàn)有方法對協(xié)作用戶的強假設(shè)性，基于協(xié)作用戶cache和短距離通信能力，提出了一種通過查詢分塊建立匿名組，并通過協(xié)作用戶cache提供連續(xù)查詢結(jié)果的隱私保護方法。該方法利用快照查詢中的隨機交換查詢分塊的思想，通過協(xié)作用戶保存該查詢分塊反饋的查詢結(jié)果，在申請用戶移動到鄰近協(xié)作用戶且進行連續(xù)查詢時，可通過協(xié)作用戶cache的查詢結(jié)果提供服務(wù)，進而減少申請用戶與LBS服務(wù)器之間的信息交互，降低申請用戶隱私信息泄露的可能性。
　�、刍�于用戶協(xié)作的路網(wǎng)環(huán)境隱私保護。針對路網(wǎng)環(huán)境下已有的針對歐氏空間的隱私保護方法無法有效提供隱私保護，且很難在路網(wǎng)移動環(huán)境中尋找到足夠的協(xié)作用戶建立匿名組的問題。基于mix-zone技術(shù)提出利用協(xié)作用戶實現(xiàn)攻擊者無法關(guān)聯(lián)進出mlx-zone用戶的隱私保護方法。在該方法中，可在mix-zone中通過協(xié)作用戶集合建立匿名組，同時，經(jīng)過協(xié)作，用戶之間的查詢信息和查詢時間間隔交換，在完成信息共享之后，’形成信息集合，通過離開mix-zone之后利用信息集合進行連續(xù)查詢，以此實現(xiàn)對路網(wǎng)環(huán)境下連續(xù)查詢的位置不可關(guān)聯(lián)，進而保護用戶的個人隱私。
　　④基于半可信協(xié)作用戶的位置隱私保護。針對基于協(xié)作用戶的隱私保護方法需要面對半可信協(xié)作用戶的問題，基于屬性基加密思想，提出了一種協(xié)作用戶部分解密的隱私保護方法。在該方法中，申請用戶將自身的查詢進行兩輪加密之后，發(fā)送給中心服務(wù)器，由中心服務(wù)器在較廣的通信范圍內(nèi)尋找協(xié)作用戶，并將查詢發(fā)送給協(xié)作用戶。協(xié)作用戶在具有相同屬性的情況下，可部分解密申請用戶信息。在整個過程中，無論是中心服務(wù)器，還是協(xié)作用戶，均無法獲得申請用戶不愿公開的任何信息，且以半可信LBS服務(wù)器為首，攻擊者也無法通過屬性關(guān)聯(lián)獲得用戶隱私信息，進而達到了可針對不同攻擊者攻擊行為的隱私保護目的。
　�、蓐P(guān)聯(lián)概率不可區(qū)分的位置隱私保護方法。針對基于k-匿名模型的隱私保護方法很難應(yīng)對統(tǒng)計攻擊，尤其是差分攻擊的問題，基于廣義差分隱私，提出了8-位置一查詢關(guān)聯(lián)隱私保護模型。同時，根據(jù)這一模型的特點，依靠用戶位置偏移這一思想，提出了關(guān)聯(lián)概率不可區(qū)分的隱私保護方法，并基于這種方法定義了三種隨機算法，以這三種算法來實現(xiàn)用戶的位置隱私保護。通過用戶的位置中偏移，用戶與協(xié)作用戶之間可實現(xiàn)多種關(guān)聯(lián)概率的不可區(qū)分性，有效地抵抗了攻擊者通過背景知識推測出的關(guān)聯(lián)概率獲取用戶位置隱私的關(guān)聯(lián)攻擊行為和差分攻擊行為。