本文是一篇计算机论文，本论文针对位置隐私保护问题，提出了一种基于用户偏好与差分隐私模型的个性化隐私保护方法，旨在满足不同用户对隐私保护的个性化需求。
第一章绪论
1.1研究背景及意义
随着移动互联网技术的飞速发展，智能手机、智能穿戴设备和其他便携式移动终端已成为人们日常生活中的必备工具。这些设备为用户提供了丰富的基于位置服务（Location-Based Services,LBS），包括导航指引[1]、社交网络互动[2]、天气查询[3]、商业推荐[4]等，这些服务极大地拓宽了人们的生活空间，改善了出行效率和社交体验。然而，这种便利性背后隐藏着潜在的隐私泄露风险。根据《2024年中国卫星导航与位置服务产业发展白皮书》[5]的数据显示，截至2023年底，中国卫星导航与位置服务产业总产值已达到5362亿元人民币，年增长率为7.09%，反映出LBS行业的快速增长与日益成熟。其中，卫星导航技术带动的相关产业产值为3751亿元人民币，占总产值的69.66%。这一数据不仅体现了LBS行业的巨大经济价值，也说明了位置服务已成为人们日常生活的重要组成部分。
然而，随着位置信息共享的普及，个人隐私泄露的风险也逐渐增大。用户在享受LBS带来便利的同时，往往需要向服务提供商提供其位置数据。如果这些数据被不当处理或滥用，可能会导致用户的生活方式、健康状况、社交关系等敏感信息的泄露，甚至可能遭遇安全威胁[6]。例如，2023年荷兰数据监管机构披露了特斯拉数据泄露事件，超过10万名员工的个人信息被泄露，包括员工姓名、社保号码、私人电子邮件、电话号码等敏感信息；同年，澳大利亚Latitude Financial公司也因网络攻击导致了800万用户数据泄露，给用户隐私安全带来了巨大威胁。
1.2国内外研究现状
随着位置服务的广泛应用，保护用户位置信息隐私已经成为一个重要的研究课题。国内外学者在位置隐私保护技术领域开展了大量的研究，提出了各种技术方案，以应对不同场景下的隐私风险。以下将对位置隐私保护领域的国内外研究现状进行综述，重点分析差分隐私及其在个性化隐私保护中的应用，以及用户偏好建模的研究进展。
1.2.1位置隐私保护技术的研究现状
随着位置服务的广泛应用，用户的位置信息在提供便捷服务的同时，也面临着显著的隐私风险。这些隐私风险不仅可能导致用户的个人信息泄露，还可能被恶意行为者用于非法目的。为了有效应对这一挑战，研究者们提出了多种隐私保护技术，旨在平衡隐私保护与服务质量之间的矛盾。当前，位置隐私保护技术主要包括数据匿名化、数据扰动、混合方法和基于差分隐私的保护机制等。
（1）数据匿名化技术
数据匿名化技术是传统的隐私保护方法之一，其主要思想是通过将用户的身份信息与位置数据分离，从而降低位置信息泄露的风险。常见的匿名化技术包括k-匿名[11]、l-多样性[12]和t-closeness[13]等。k-匿名通过将用户的位置信息归为一个包含至少k个用户的群组，从而使得攻击者无法通过观察位置数据推断出特定用户的身份。该方法广泛应用于位置数据共享的场景中。然而，k-匿名方法通常会导致数据的“聚合”问题，即多个用户的位置信息被合并，导致个别用户的行为模式无法被精确识别[14]。l-多样性技术是对k-匿名的改进，它要求每个匿名群体中的位置信息在某些维度（如活动类型、位置范围等）上具有足够的多样性，从而避免敏感信息的泄露。尽管l-多样性在一定程度上解决了k-匿名方法的聚合问题，但它仍然面临位置数据的精确度损失和服务质量下降的挑战[15]。
第二章相关工作及技术介绍
2.1 LBS系统架构
在基于位置服务的使用过程中，用户的隐私泄露风险主要体现在三个关键环节：移动终端、通信网络传输以及位置服务提供商。首先，移动终端是隐私泄露的潜在源头。如果用户的设备遭遇盗窃或受到恶意软件攻击，攻击者可能在用户不知情的情况下窃取设备中的敏感信息。此外，在移动终端与位置服务提供商之间的通信过程中，若传输通道未加密或存在安全隐患，位置信息可能会在传输过程中被恶意截获或窃听，从而暴露用户的隐私。最后，位置服务提供商的数据存储与处理方式也可能成为隐私泄露的风险点。如果服务提供商未能采取足够的安全措施，位置数据可能会被未经授权的人员访问，从而导致用户位置信息泄露。同时，若位置服务提供商将用户的位置信息用于未经授权的商业目的，也可能引发严重的隐私侵权问题。因此，确保各环节的安全性是防止位置信息泄露的关键。
在LBS隐私保护研究中，常见的隐私保护体系架构主要分为四种类型：独立式、集中式、分布式和混合式。本节将分别对这四种体系架构进行介绍。
（1）独立式结构
如图2-1所示，独立式体系架构主要由移动用户终端（Mobile Client,MC）和LBS服务器（LBS Server）组成。在这一架构中，移动用户终端直接与LBS服务器进行交互，避免了中心服务器的参与，因而具有一些显著的优势。首先，由于没有中心服务器的中转，用户可以与LBS服务器直接通信，从而显著提高查询响应速度和系统的处理效率。其次，独立式架构由于缺乏单一的中心节点作为潜在攻击目标，相对提高了系统的安全性，有效降低了由于中心服务器被攻击而导致的位置隐私泄露风险。因此，系统的隐私保护能力得到一定程度的增强。
2.2差分隐私模型
差分隐私（Differential Privacy,DP）作为一种强有力的隐私保护机制，已成为现代数据隐私保护领域的核心技术之一。随着大数据分析和机器学习应用的不断发展，差分隐私在各种数据处理任务中得到广泛的应用。其核心思想是通过向查询结果中引入随机噪声，减少个体数据对查询结果的影响，从而确保即使某一数据点参与或未参与查询，查询结果也无法显著透露该数据点的敏感信息。因此，差分隐私能够有效地在保持数据实用性的同时保护个人隐私。
图自编码器（Graph Auto-Encoder,GAE）是一种深度学习方法，能够从图数据中学习节点的低维表示。在LBSN中，用户的位置信息和社交关系可视为图中的节点和边，图自编码器通过对这些图数据进行编码和解码，能够有效学习到潜在的用户行为模式和社交关系，同时对用户的隐私进行保护。通过这种方法，可以在不泄露用户具体位置信息和社交关系的情况下，提取出有价值的模式和特征，进而用于分析和推荐系统。图自编码器在隐私保护方面的优势在于，能够通过隐私保护机制（如差分隐私或噪声注入）来扰动图数据，确保用户的个体信息不被泄露。与此同时，图自编码器能够在保证隐私的前提下，保持较好的数据分析能力，使得数据的整体统计性质和关系不受到严重损害，从而仍能为LBSN中的应用提供有效支持。
第三章基于差分隐私的位置图自动编码方法.........................22
3.1本章引言.......................................22
3.2 DP-GAE模型概述..........................23
第四章融合用户偏好与差分隐私的位置隐私保护方法........................38
4.1本章引言................................38
4.2总体方案...............................39
第五章结论与展望......................50
5.1结论..................................50
5.2展望........................................51
第四章融合用户偏好与差分隐私的位置隐私保护方法
4.1本章引言
本研究聚焦于空间信息技术与社交服务深度融合背景下衍生的新型隐私保护需求。随着空间数据采集技术（如地理信息平台（Geographic Information Systems,GIS）、卫星定位系统GPS（Global Positioning System,GPS））与协同应用技术的突破性发展，地理空间数据的采集精度与传播效率得到显著提升，这促使基于地理位置的新型社交服务平台（Location-Based Social Networks,LBSNs）应运而生。此类平台通过地理语义映射技术，将用户社交图谱与空间坐标系统进行智能关联，支持地理围栏社交匹配、时空行为共享及区域化服务推荐等创新功能。然而，在用户享受精准位置服务（如空间社交关系发现、场景化活动交互）的过程中，隐私安全挑战逐渐显现。特别在采用半可信（Semi-Honest）服务架构的系统中，攻击者可借助服务器端的合法数据接口实施轨迹重构攻击，导致用户空间行为特征面临逆向解析风险[57]。
现行隐私保护体系主要包含以下几类典型范式：l-多样性[58-59]、k-匿名[60-61]、位置混淆[62-63]、差分隐私[64-65]等。尽管这些方法在特定场景下具有防护效能，但均存在理论边界与实践局限：以l-多样性为例，其核心机制聚焦于敏感属性离散化处理，但未考量时空行为维度关联风险，攻击者可利用轨迹时序特征实施语义关联推理攻击[66]；k-匿名通过构造等效用户集群实现隐私保护，但易引发群体特征稀释现象，在上下文感知攻击场景下存在身份重识别漏洞[67]；位置混淆采用空间坐标偏移策略，虽能降低位置精度却导致服务匹配效率衰减，需通过扰动参数动态优化平衡隐私强度与服务可用性[68]；差分隐私框架虽具备严格的数学证明体系，但在小样本情境下易产生语义失真效应，其隐私预算的动态分配策略仍需改进以适配个性化服务需求[69]。
第五章结论与展望
5.1结论
随着第五代移动通信技术与智能传感终端的协同迭代升级，位置感知服务已深度渗透至人类空间行为模式，形成覆盖多模态应用场景的智能服务生态体系。特别是通过地理围栏（Geofencing）技术与时空数据分析算法的融合创新，该服务体系已构建包含增强现实空间社交、智能交通路径规划、地理围栏营销等在内的三维应用矩阵，其服务范围持续向智慧城市、工业物联网等新兴领域延伸扩展。然而，位置隐私泄露的风险随之增加，用户对个人隐私的担忧使得位置服务的使用受到了限制，严重制约了LBS的健康发展。因此，如何在保障用户隐私的同时确保位置数据的可用性，成为当前研究的重要挑战。本论文针对位置隐私保护问题，提出了一种基于用户偏好与差分隐私模型的个性化隐私保护方法，旨在满足不同用户对隐私保护的个性化需求。论文主要工作总结如下：
（1）本文首先详细介绍了位置隐私保护的研究背景及意义，并客观分析了位置隐私保护的国内外研究现状；然后，对LBS系统架构进行了研究和总结；最后，对本文所使用到的相关技术的基本概念及性质进行了详细介绍。
（2）针对LBS环境中复杂的图结构数据和隐私保护难度，提出了基于差分隐私的位置图自动编码方法。该方法借助图自动编码器（Graph Auto-Encoder,GAE）技术，将用户的位置信息和社交网络关系表示为图结构，通过图嵌入学习生成隐私保护后的图表示。在模型训练过程中，利用差分隐私技术对图嵌入层添加噪声，实现用户位置数据和社交图关系的隐私保护。此外，考虑到用户的个性化隐私需求，该方法动态调整图模型的隐私预算分配，使得数据隐私性和模型性能达到平衡。实验结果表明，该方法在隐私保护的同时，能够有效降低位置服务中的隐私风险，并提升图数据分析的准确性和鲁棒性。
参考文献（略）