基于移动趋势的轨迹隐私保护研究综述

2021-02-04

软件导刊 2021年1期

（曲阜师范大学计算机学院，山东日照 276826）

0 引言

随着移动设备的普及，基于位置的服务（Location-Based Service，LBS）广泛应用于人们日常生活［1］。通过定位设备获得位置信息，移动用户可享受位置服务提供商（Location Services Provider，LSP）的各类服务，如在社交网络中搜索附近的人，使用导航功能到达目的地等［2］。一般而言，用户可向LSP 发送快照查询和连续查询［3］。如“查找距离我最近的医院”这类查询就是快照查询，用户只需在当前位置提交一次查询请求便可获得所需服务。连续查询由同一用户在连续时间内提交多个快照查询组成，如在接下来的30 分钟内寻找距离我最近的医院。

然而在查询过程中，用户将位置和查询提交给LSP后，不知道LSP 如何处理自己的位置信息，这为个人敏感隐私泄露埋下隐患［4］。恶意攻击者可根据用户的位置信息窥探用户隐私。显然，在连续查询中，用户个人隐私泄露情况要比快照查询更严重。攻击者可跟踪用户的连续查询获得用户轨迹，而轨迹中的位置信息具有时间和空间相关性，有助于攻击者推断用户的日常行为特征，造成个人敏感信息泄露［5］。因此，连续查询中的隐私保护更为重要［6-7］。

为解决连续查询中的轨迹隐私保护问题，已研究出多种轨迹隐私保护技术，主要分为虚假轨迹法、轨迹抑制法和轨迹泛化法3 种［8-9］。这3 种技术各有优缺点，本文研究轨迹泛化法。首先介绍轨迹隐私概念及基于组的方法优缺点，然后归纳基于移动趋势方法，最后对未来工作进行展望。