[发明专利]一种基于决策树的位置隐私保护方法及系统

权利要求书

1.一种基于决策树的位置隐私保护方法，其特征在于，包括：

将LBS的服务空间映射为泰森多边形图，其中，LAS和LBS服务器共享泰森多边形图的信息，LBS表示基于位置的服务，LAS表示位置匿名服务器；

LAS通过共享的泰森多边形图构建匿名决策树；

LAS获取查询用户发出的LBS匿名查询请求；

LAS根据接收到的LBS匿名查询请求，通过构建的匿名决策树实现查询用户的位置匿名。

2.根据权利要求1所述的基于决策树的位置隐私保护方法，其特征在于，泰森多边形图中的每个单元格覆盖一个语义位置S，S表示为：

S＝(N_o,N_a,R_el,P_ro)

其中，N_o表示语义位置编号；N_a表示语义位置的名称；R_el表示与该语义位置相邻的其他位置集合；P_ro表示该语义位置的几何物理特性的集合。

3.根据权利要求2所述的基于决策树的位置隐私保护方法，其特征在于，所述LBS匿名查询请求表示为:

Q＝(I,l_oc,c,t,k,l,R_min,R_max,Δt)

其中，I表示用户的身份标识；l_oc表示用户当前位置；c表示查询内容；t表示查询时间；k表示匿名度；l表示位置的多样性；R_min和R_max分别表示最小容忍区域和最大容忍区域；Δt表示查询容忍时间。

4.根据权利要求3所述的基于决策树的位置隐私保护方法，其特征在于，所述LAS根据接收到的LBS匿名查询请求，通过构建的匿名决策树实现查询用户的位置匿名包括：

S41,从LBS匿名查询请求Q中提取参数l_oc、k、l、R_min、R_max和Δt；

S42,通过公式|l_oc|＝N_o，确定N_o，并将N_o加入H，其中，H表示语义位置S的集合，|l_oc|表示用户当前位置的势；

S43,判断|H|是否大于等于l，若|H|≥l，则H满足位置l-多样性要求,执行S44；否则，从N_o临近的语义位置中随机选择1个语义位置加入H，其中，|H|表示H的势；

S44,判断H内的用户数量U_H是否大于等于k个用户，若U_H≥k，则H满足位置k-匿名要求,执行S45；否则，从N_o的临近位置中随机选择1个语义位置增加到H中，重复执行S44；

S45,判断H所围成的区域面积R_H是否满足：R_min≤R_H≤R_max，若满足，则符合容忍区域要求，执行S46；否则，匿名失败；

S46,判断H的平均查询时间T_H是否满足：T_H≤Δt，若满足，则符合容忍时间要求，则匿名成功，实现查询用户的位置隐私保护；否则，匿名失败。

5.一种基于决策树的位置隐私保护系统，其特征在于，包括：移动终端、LAS和LBS服务器，其中，LBS表示基于位置的服务，LAS表示位置匿名服务器；

LBS服务器，用于将LBS的服务空间映射为泰森多边形图，其中，LAS和LBS服务器共享泰森多边形图的信息；

LAS，用于通过共享的泰森多边形图构建匿名决策树，还用于获取查询用户发出的LBS匿名查询请求，并根据接收到的LBS匿名查询请求，通过构建的匿名决策树实现查询用户的位置匿名，其中，所述查询用户为移动终端。