本文算法主要采用C++语言实现，实验的硬件环境为3.40GHz的 Intel Core i5 CPU，8GB RAM，操作系统为 Microsoft Windows 7。 

　　在本次实验中，主要使用的是Thomas Brinkhoff的Network-based Generator of Moving Object用于在地图上产生用户移动的轨迹，地图数据使用的是德国的oldenburgGen城市的地图数据，研究节点分布密度及运行轨迹情况和虚假位置节点与原真实节点间距离d（q，q′）以检验算法的安全性能。如图4所示为模拟生成的节点运行轨迹，其中移动对象最大级别为100，最大移动速度为200，其余采用默认值。 

　　本文先后选取了节点数目100、200、500、1000、5000、10000、50000，作为实验参数进行了仿真实验，运行了算法，计算了虚假位置节点与原真实节点间距离d（q，q′），实现了对原坐标的扭曲与坐标转换，选取适量锚点进行分析，“节点”轨迹发生了偏移。假设攻击者成功截取到了某一时刻用户的位置请求信息，但是得到的只是经过转换的位置坐标，且不同时间的坐标是不同的，增加了追踪难度。如表2所示，为经过坐标转换后t1，t2时刻的坐标及真实位置坐标的实验结果。可见坐标发生偏移，如果对同一个节点连续追踪，可以发现节点较真实轨迹发生较大偏移。 

　　式（2）用于度量位置隐私保护的效果。熵值越大，则攻击者判断出用户的准确位置的不确定性程度越大，即隐私保护效果越好。设攻击者判断出匿名集中每个用户i的位置请求信息的概率为Pi，k表示匿名用户数，则可表示为，经改进后，信息熵较原算法相比增大，即攻击者判断出用户准确位置的不确定性增大，对用户的位置隐私保护程度优于原算法。 

　　介绍了几种传统的个人位置隐私保护方法，并结合大数据时代的特点，分析了时下比较流行的政策法、扭曲法、加密法各自的優缺点，对相对适中的加密扭曲算法进行了详细的介绍。笔者通过分析加密扭曲位置隐私保护技术的缺陷与不足之处，在原算法的基础上从引入坐标转换方法、碎片化用户地理位置请求信息和对哑元技术与假名技术的改进这四个方面进行了适当地优化和改进。改进后的算法进一步加强了对用户个人位置隐私的加密与保护，增加了破解难度，提高了用户地理位置坐标的准确性，而且通过仿真实验验证了改进后的个人位置隐私保护方法的有效性与优越性。  

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