基于Geohash编码的位置隐私保护算法

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1709-0018

计算机工程与应用 ›› 2019, Vol. 55 ›› Issue (1): 96-102.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1709-0018

基于Geohash编码的位置隐私保护算法

邢凯1，2，罗永龙1，2，宁雪莉1，2，郑孝遥1，2

1.安徽师范大学数学计算机科学学院，安徽芜湖 241002
2.安徽师范大学网络与信息安全安徽省重点实验室，安徽芜湖 241002

出版日期:2019-01-01 发布日期:2019-01-07

Location Privacy Protection Algorithm Based on Geohash Encoding

XING Kai1，2, LUO Yonglong1，2, NING Xueli1，2, ZHENG Xiaoyao1，2

1.School of Mathematics and Computer Science, Anhui Normal University, Wuhu, Anhui 241002, China
2.Anhui Provincial Key Laboratory of Network and Information Security, Anhui Normal University, Wuhu, Anhui 241002, China

Online:2019-01-01 Published:2019-01-07

摘要/Abstract

摘要： 针对基于位置服务中用户位置信息易泄露用户个人隐私的问题，利用Geohash编码优化网格化Casper模型，提出了基于Geohash的位置隐私保护算法G-Casper。该算法采用自底向上的机制，对目标位置的Geohash编码进行字符串模糊查询来确定组成匿名区域的[k-1]个近邻，在扩大扫描区域时，对请求用户所在网格以及周边网格跨域扫描，然后再进行层级的递归，同时使用[Lmax]和[Lmin]两个参数来控制匿名区域范围，最终通过剪枝算法删除冗余网格并随机发送一个候选网格区域代替用户原本位置，达到[k]-匿名的效果。实验结果表明，该算法能够更好地提高位置服务的质量和匿名区域的成功率，并且减少了查询时间和所需储存空间。

关键词: 位置隐私, 隐私保护, Geohash编码

Abstract: Aiming at the problem that users’ location information is easily leaked in location-based services, this paper uses Geohash coding to optimize the gridding Casper model, and proposes a Geohash based location preserving-privacy algorithm G-Casper. The algorithm uses a bottom-up mechanism of Geohash encoding the target location to determine the composition of the anonymous region [k-1] neighbor string fuzzy query. In expanding the scanning area, the requested user is in the grid and the surrounding grid by crossing area scanning, and then the level recursion , using [Lmax] and [Lmin]control anonymous area. Finally, used by the pruning algorithm to remove redundant grid, a candidate grid is sent randomly replacing the user’s original position to satisfy k-anonymization. Experimental results show that the proposed algorithm can better improve the quality of location services and the success rate of anonymous regions, which reduce the query time and storage space.

Key words: location privacy, privacy protection, Geohash encoding

邢凯1，2，罗永龙1，2，宁雪莉1，2，郑孝遥1，2. 基于Geohash编码的位置隐私保护算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(1): 96-102.

XING Kai1，2, LUO Yonglong1，2, NING Xueli1，2, ZHENG Xiaoyao1，2. Location Privacy Protection Algorithm Based on Geohash Encoding[J]. Computer Engineering and Applications, 2019, 55(1): 96-102.

[1]	魏立斐，李梦思，张蕾，陈聪聪，陈玉娇，王勤. 基于安全两方计算的隐私保护线性回归算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 139-146.
[2]	贺智明，徐亿达. 区块链与可搜索加密结合的电子病历共享方案[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(21): 140-147.
[3]	吕鑫，赵连成，余记远，谭彬，曾涛，陈娟. 基于轨迹聚类的连续查询隐私保护方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 104-112.
[4]	谢裕清，王渊，江樱，杨苗，王永利. 便于数据共享的电网数据湖隐私保护方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 113-118.
[5]	侯尧，陶洋，杨理，熊炼. 基于差分隐私的个人轨迹信息保护机制[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(9): 106-110.
[6]	宋国超，初广辉，武绍欣. 基于区间区域的位置隐私保护方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(8): 66-73.
[7]	曾海燕，左开中，王永录，刘蕊. 路网环境下的语义多样性位置隐私保护方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(7): 102-108.
[8]	许斌，梁晓兵，沈博. 大数据环境中非交互式查询差分隐私保护模型[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(7): 116-121.
[9]	王杰，陈志刚，刘加玲，程宏兵. 基于聚类的云隐私行为挖掘技术[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(5): 80-84.
[10]	张思亮，凌捷，陈家辉. 可追踪的区块链账本隐私保护方案[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(23): 31-37.
[11]	杨婷，庞晓琼，陈文俊，王云婷，刘天野. 区块链环境下支持隐私保护的数字权限管理[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(23): 109-115.
[12]	李孟特，顾春华，温蜜. 基于区块链的充电交易数据安全存储平台设计[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(21): 79-84.
[13]	王佳贺，魏松杰，吴超. 差分隐私保护的Android应用流量行为混淆方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(2): 68-75.
[14]	朴杨鹤然，崔晓晖. 社交网络中用户隐私推理与保护研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(19): 1-12.
[15]	马媛媛，刘周斌，汪自翔. 边缘计算场景下的异构终端安全接入技术研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(17): 115-120.

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Location Privacy Protection Algorithm Based on Geohash Encoding

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