融合聚类与差分隐私的位置隐私方法研究

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摘 要：移动计算设备的快速发展导致了基于位置的服务（LBS）得到了各领域的应用，但同时给用户隐私安全带来威胁。针对用户位置信息上传共享第三方的问题，提出了融合聚类与差分隐私的位置保护方案。首先，根据位置信息的密集程度将周边位置点进行排序划分，采用k-means聚类对其进行泛化处理；在满足地理不可区分性的前提下通过平面拉普拉斯机制对簇中心进行加噪，得到每个位置点的扰动位置，进而保护位置隐私。（剩余4948字）

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