1、隨著移動應用和定位技術的不斷發(fā)展，基于位置服務(Location-based Services)得到了廣泛應用。LBS中(κ)近鄰查詢?yōu)槿藗兲峁┍憷耐瑫r也帶來了隱私泄露問題。為確保隱私安全，研究者提出了假位置法、空間轉換法和空間匿名法等多種隱私保護方法。然而，這些方法仍存在一些不足，例如服務器端計算量過于繁重、系統(tǒng)可擴展性不高、連續(xù)查詢下空間匿名法存在安全隱患等。本文研究(κ)近鄰查詢中的位置隱私安全問題，主要包括如下工作:
　

2、　 (1)針對服務器端計算量過大問題，提出了新型隱私保護方法HilAnchor+。該方法將計算包含最終(κ)近鄰結果的候選集框任務由客戶端承擔，并借助希爾伯特曲線將二維空間查詢轉換為一維空間查詢，降低了服務端計算成本及網(wǎng)絡傳輸成本，從而提高了系統(tǒng)的可擴展性。
　　 (2)針對HilAnchor+中部分參數(shù)泄露而引發(fā)的隱私安全問題，提出了隱私安全度更高的改進方法HilAnchor。該方法計算更嚴格的最小逆推面積，并通過擴大候選集

3、區(qū)域確保其值不小于指定隱私度量閾值，從而提高了隱私安全度。
　　 (3)針對(κ)近鄰連續(xù)查詢下空間匿名法隱私保護能力下降問題，提出了基于可達域和基于EAmin、EUmin參數(shù)的兩種改進策略。前者在用戶可達區(qū)域內(nèi)為用戶提供空間匿名保護，從而確保匿名區(qū)域和匿名集合隱私保護能力的有效性;后者通過計算并約束匿名區(qū)域和匿名集合的熵值，維護它們內(nèi)部各點間的概率均衡性，防止攻擊者以較高概率確定用戶位置。
　　 最后，實驗表明本文提出