[发明专利]基于边缘计算环境的位置服务隐私保护方法、装置及介质

权利要求书

1.一种基于边缘计算环境的位置服务隐私保护方法，应用于移动终端，其特征在于，包括：

步骤1，接收用户信息完成用户注册，设置云服务器和边缘服务器为可信任第三方；

步骤2，接收用户基于位置的服务需求并生成1个真实的位置服务请求，且位置服务请求中包括用户标识、用户当前所在的地理位置、查询服务属性以及时间戳；

步骤3，对位置服务请求中的信息进行隐私保护处理，包括假名以及k-匿名处理，得到k-1个虚假的位置服务请求；

步骤4，将真实和虚假的共k个位置服务请求发送给边缘服务器，由边缘服务器执行位置查询服务，以从边缘服务器获取对应匹配的位置查询结果；

步骤5，对步骤4得到的位置查询结果进行评估，若评估结果达到阈值，则将边缘服务器最匹配的位置查询结果反馈给用户，结束位置查询服务；若评估结果未达到阈值，则执行步骤6，

步骤6，将真实和虚假的共k个位置服务请求发送给云服务器，由云服务器执行位置查询服务，以从云服务器获取对应匹配的位置查询结果；

步骤7，对步骤4和步骤6得到的所有位置查询结果中，选择更优的位置查询结果反馈给用户，结束位置查询服务。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3的隐私保护处理，还包括对其中的地理位置进行偏移处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，移动终端与边缘服务器和云服务器之间通信的位置服务请求和位置查询结果，是使用RSA加密算法加密处理后再发送。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，位置查询结果中包括的因素有：兴趣点的标识符、类别、品牌、受欢迎程度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用评估模型NPE对位置查询结果进行评估，具体评估方法为：

(A1)设位置查询结果包括若干个因素，将位置查询结果中的各因素值分别嵌入到向量进行表示；且参与评估的因素个数为n；

(A2)从所有向量中任意选择n个向量作为1组，选出所有的向量组；

(A3)计算每个向量组中的向量之和的标量投影值，即f_i为当前计算的向量组中的向量；d是聚合密钥的嵌入；

(A4)取所有向量组对应的标量投影值中的最大值，作为位置查询结果的评估结果。