位置数据的获取渠道有很多很多：除了GIS（geo-information system，GIS）系统，还有手机基站指令、WIFI连接情况、IP地址、网卡信息等抓取，甚至我们安装在智能手机的APP签到功能都会泄露我们的位置隐私[3]。在美国，一家零售公司通过分析一个女孩经常出没在超市母婴专区，推测出了该女孩很有可能是怀孕了，后来证明结论是正确的，甚至连女孩的父母都对此不知情。 

　　去们针对大数据时代的个人隐私，尤其是位置隐私的保护方法进行研究，特别是关于LBS（location-based service，LBS）隐私保护方法进行研究并改进，实现突破，以便提高位置隐私保护程度，增强安全性，更有效地保护用户的个人位置隐私信息。 

　　根据中国互联网络信息中心（China Internet Network Information Center，CNNIC）于 2016 年 10 月发布的 《中国移动互联网调查研究报告》[4]，截止2015年12月，我国手机网民规模高达6.2亿，95.9%的手机网民在2015年遭遇手机安全事件，个人隐私泄露占比26.4%。用户会利用手机地图进行实时定位；使用微信上传位置信息查找附近的人；通过大众点评网提交地理位置信息来换取服务等。另根据Future X 未来智库、互联网数据中心（Data Center of China Internet，DCCI）与360安全中心联合发布的 《2016年中国Android手机隐私安全报告》[5]：相比2015年，2016年获取“位置信息”权限的非游戏类App比例由76.8%增加到91.7%。大量的这类APP 收集了大量用户的位置信息，并发送给服务提供者或发布到网络上，这无疑成为了个人隐私的重要威胁。由此可见，对位置隐私进行有效的保护已刻不容缓。

　　因此，研究出切实有效的基于位置的服务的隐私保护方法已经成为重中之重。LBS 系统由移动终端、定位系统、通信网络和 LBS 服务器 4 部分组成：移动终端向 LBS 服务器发送包含用户位置的 LBS 查询；定位系统实时获取移动终端发送 LBS 查询时的位置；通信网络传输 LBS 查询和从服务器返回的查询结果；LBS 服务器响应用户的查询，并返回定制结果。目前，智能终端以及多种智能穿戴设备中嵌入了各种各样的传感器，它们可以做到实时地记录使用者出现过的位置和运动轨迹、移动速度等等，并且利用我们手中的手机等移动智能终端设备上传给服务器。虽然一方面，这样做使得我们可以享受到更加精准的服务，但另一方面也大大地增加了我们个人位置隐私信息泄露的风险。假如一旦某个设备供应商刻意的通过收集这些数据分析人们的特点以便改进其产品，我们的个人数据就会面临着巨大的威胁[7]。 

　　据卡耐基梅隆大学的计算机科学家们调查， Android 系统中的大部分 App 都会收集手机的位置信息，这些通过 GPS 定位所得到的位置信息在 50 米内具有相当高的精确度。在进行该项研究的2个星期中，每一名试验志愿者平均都被收集位置信息高达 6 200 次，也就是约每 3 min这些志愿者的定位信息就要被 App 上传一次。频繁地收集位置并及时地上传到服务器可以提升服务质量，但是也会增加位置隐私泄露的风险。目前，主要应用基于博弈论的隐私保护方法来解决隐私保护程度与服务质量权衡的相关问题。Freudiger等[8]考虑到了自私节点对于位置隐私的影响，以博弈论为基础分析了非合作情况下的位置隐私保护。Reza 等[9]提出了博弈论框架使得设计者能够从给定的服务中寻找出最优位置隐私保护机制。Reza所提出的框架是以用户为核心的，因此笔者认为该方法可很好地被应用到智能移动终端位置隐私保护与LBS服务质量间的权衡机制中。 

　　另外，传统的隐私保护模型除了博弈论，还有 k-匿名与差分隐私模型。k-匿名模型最早是由Samarati和Sweeney于1998年提出[10]，它实现了对个体与数据库中具体对象间的联系的断开，从而保护了敏感数据。Marco Gruteser[11]最先将k-匿名模型应用到了位置隐私保护上，提出位置k-匿名（Location k-Anonymity）的概念。如图1所示，为k=5情况，即存在A、B、C、D、E共计5个用户，其中用户A进行位置请求，且與其他4人共同组成一个空间区域。该空间区域内的用户坐标都用这块区域来表示，造成LBS服务器无从知晓究竟是区域内的哪个用户提出的位置请求，从而提升匿名程度，达到保护用户个人位置隐私的目的。 

　　差分隐私模型最早是由Dwork在2006年提出[12]。该模型主要通过为原始数据添加噪声的方式来起到保护个人位置隐私的目的，使非法的信息截取者即使拦截或窃听到了包含用户位置信息请求的信息，也很难从中提取出有效的隐私信息。对于一个严格定义下的攻击模型，具备添加噪声少、隐私泄露风险低、破解难度相对较高等优势。位置隐私保护技术是指让LBS提供商和非法人员不能或者无法轻易获得用户的真实位置相关信息的防护方法，当前可以大致分为3 类 ：位置模糊、身份隐藏和信息加密[13]。现将不同种类的传统保护技术的分析结果列在表1中，供读者参考，这里不再赘述。 

　　但是，这些传统的经典位置隐私保护技术在这个时代，面对着大数据、社会网络等新兴技术的冲击时面临着许多新的危机和挑战。目前比较流行的主要有三类技术：政策法、扭曲法和加密法。基于政策法的技术实现简单，服务质量高，但隐私保护效果差；基于扭曲法的技术效率较高，在服务质量和隐私保护上取得了较好的平衡，但位置信息或服务属性存在一定的不准确性，易遭受具有完全背景知识的攻击；基于加密法的技术能够完全保证数据的准确性和安全性，可以提供更严格的隐私保护，但需要额外的硬件和复杂的算法支持，计算和通信开销很大[14]。本文主要选择相对适中的扭曲法中的加密扭曲法进行研究并改进。 

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