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个性化位置隐私保护技术综述: 2025年; 随着移动网络和智能设备的普及,用户的地理位置信息被大量采集和利用,从而使数据隐私面临严峻挑战。在此背景下,用户不仅期望能得到有效的隐私安全保障,也对服务体验的质量提出了更高的要求。然而,保护用户位置隐私通常需要限制或模糊位置信息的精确性,这与提供个性化服务所需的高精度位置数据存在冲突。因此,如何在保护位置隐私和满足用户个性化需求之间进行权衡,成为了一个关键的科学问题。这一问题涉及到数据安全、用户体验和商业利益等多个领域,对于加强隐私保护、增强用户信任以及提升用户服务体验质量具有至关重要的作用。综述了近年来个性化位置隐私保护的研究进展。首先,分析了隐私泄露的原因和常见的攻击手段;接着,总结了位置隐私保护技术的定义及分类;然后,根据用户的个性化需求,探讨了如何在保障用户隐私偏好的基础上提供更适宜的位置隐私保护措施;最后,对个性化位置隐私保护技术的未来研究趋势进行了总结和展望。; 曹腾飞尹润天朱亮许长桥; 关键词：个性化基于位置服务位置隐私保护用户偏好隐私保护技术

一种位置隐私保护方法及装置: 本申请提供了一种位置隐私保护方法及装置，涉及隐私保护技术领域。在执行所述方法时，先获取目标区域，后，将目标区域划分为多个子区域，然后，根据位置隐私保护模型从多个子区域中选取一个目标子区域，最后，判断目标子区域的面积是否小...; 陶振远

基于熵的差分位置隐私保护方案: 2025年; 针对现有假位置与差分隐私位置隐私保护方案存在隐匿区域小,时间开销大,隐私保护不足等问题,提出一种基于熵的差分位置隐私保护方案,方案通过利用k-匿名与差分隐私技术进行位置隐私保护。在对位置进行匿名时,充分考虑匿名集的熵与位置间的距离,生成满足查询概率与位置距离的匿名集,并使用差分隐私对用户真实位置加入Laplace噪声。考虑到加噪后导致匿名集构造失败的问题,综合考虑位置熵与位置间的距离,提出噪声位置偏移算法。实验结果表明,所提方案在提供较高隐私保护水平的同时,降低了时间开销。; 邓阳左祥建刘媛妮周由胜; 关键词：位置隐私保护

一种双边位置隐私保护的可信数据采集方法: 本发明公开了一种双边位置隐私保护的可信数据采集方法。本发明方法针对工人和任务位置隐私保护下平台难以为距离和位置相关任务招募合适工人，以及网络中低可信甚至恶意工人的识别问题，提出了一种有效的解决方法。首先通过一种矩阵扰动加...; 黄亚江唐健恒刘佳莉杨世豪刘安丰

基于移动路径语义关联性的假位置隐私保护方法及系统: 本发明属于隐私保护技术领域，公开了一种基于移动路径语义关联性的假位置隐私保护方法及系统，本发明利用神经网络学习用户真实移动路径中各位置间的时空特征和语义特征，并结合位置序列间的转移概率，量化查询时间对位置间时空特征和语义...; 刘海彭泓晔胡升庆郑宇丁红发

基于环结构的无线传感器网络基站位置隐私保护路由协议: 2025年; 为了加强无线传感器网络(WSN)中的基站(BS)位置隐私保护强度,同时解决现有位置隐私保护方案存在的网络能量消耗不平衡问题,提出一种基于环结构的BS位置隐私保护路由协议(RBRP)。RBRP通过建立多环结构的网络拓扑模型并设计基于环结构的数据路由,以解决能量不平衡的问题,延长网络寿命。同时,该协议在网络中注入假基站(FBS),在网络中远离BS的位置产生流量通信,从而干扰攻击者通过流量分析来确定BS位置。实验结果表明,与现有方案相比,RBRP不仅能够提高WSN中BS的位置隐私性,在源节点与BS处于同环或相邻环时其传输时延也能占据优势,还可以有效平衡能量消耗,延长网络生命周期。; 黄舒琳章志明杨伟; 关键词：无线传感器网络位置隐私隐私保护

一种基于虚拟轨迹生成的位置隐私保护方法: 本发明涉及一种基于虚拟轨迹生成的位置隐私保护方法，属于位置隐私保护技术领域。本发明的方法中构建了两个生成对抗网络，分别学习用户的出行习惯，以及真实用户的轨迹信息，生成虚拟的用户LBS查询服务和对应的轨迹数据。通过综合考虑...; 李清源曾颖明王晓菲温泉马晓军尚颖张茜闫子淇王亚洲战海心

一种基于本地差分隐私的车辆位置隐私保护方法及系统: 本发明涉及隐私保护领域，具体涉及一种基于本地差分隐私的车辆位置隐私保护方法及系统，方法包括对车辆运行的目标区域进行划分获得至少一个大区域，并对每个大区域进行划分获得多个小区域；基于ε‑本地差分隐私的扰动翻转概率获取大区域...; 阙诗丰王晓波彭代文李莎项冰邓明韩庆雯王力杨天林刘虎浮欣

基于Alt-Geohash编码的k-匿名位置隐私保护方案: 2025年; 在对享受基于位置服务(LBS)用户进行位置隐私保护时,传统k-匿名技术在执行匿名操作时没有全面考虑时间开销和位置背景信息。针对上述问题,提出了一种基于Alt-Geohash编码的k-匿名位置隐私保护方案(k-anonymous location privacy protection scheme based on Alt-Geohash coding,KLPPS-AGC)。首先,通过位置泛化和Alt-Geohash编码技术实现对历史数据的快速检索;其次,根据历史查询概率筛选出能与用户构建高位置熵的位置;再次,利用海伦公式改善匿名集的位置分散度;最后,构建安全匿名集实现对用户的位置隐私保护。实验证明,该方案拥有较低的时间开销和较高的隐私性。; 李晶李晶张磊; 关键词：基于位置服务隐私保护位置隐私 K-匿名

基于联邦图神经网络的位置隐私保护推荐方案: 2025年; 传统的位置服务推荐方案未考虑用户偏好及潜在社交关系等问题,导致推荐结果无法满足用户的个性化需求。图神经网络(GNN)凭借较好的图结构数据处理能力,被广泛用于位置推荐领域;然而,此前研究里中心化的数据范式容易造成位置隐私泄露的问题。因此,提出一种基于联邦图神经网络的位置隐私保护推荐方案(FedGNNLPR)。首先,通过图注意力网络学习用户的社交关系嵌入和兴趣点(POI)嵌入;其次,建立基于POI的伪标签标注模型预测用户对未知位置的访问次数,以保护用户隐私并缓解冷启动问题;最后,提出基于差分隐私的聚类联邦学习策略保护客户端的交互数据并解决数据异质性问题。在两个公开的真实数据集上进行实验的结果表明,在平均绝对值误差(MAE)和均方根误差(RMSE)方面,所提方案比联邦平均(FedAvg)算法分别降低了7.89%和9.29%,比FL+HC算法分别降低了2.32%和2.75%;并且,所提方案在联邦学习位置推荐上展现出更好的性能。因此,FedGNN-LPR不仅能保护用户位置隐私,而且提高了位置推荐性能。; 朱亮慕京哲左洪强谷晶中朱付保

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