位置服务隐私保护研究综述

资 源 简 介

位置服务隐私保护研究综述

详 情 说 明

随着移动互联网的发展，基于位置的服务(LBS)已深入人们日常生活。本文系统梳理了位置服务中的隐私保护技术发展现状。

在位置隐私保护领域，关键技术可分为三大类：数据匿名化技术通过K-匿名、L-多样性等方法模糊用户真实位置；差分隐私技术通过添加可控噪声实现数学可证明的隐私保护；轨迹保护技术则针对连续位置数据，采用路径混淆、假轨迹注入等策略。现有研究表明，理想的位置隐私保护方案需平衡三方面：保护强度、数据可用性和计算开销。近期研究热点集中在结合机器学习的自适应保护机制，以及面向车载网络、社交网络等特定场景的专用解决方案。未来发展方向包括量子安全的位置隐私框架和多模态数据融合下的隐私保护等。