【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及位置隐私保护领域，特别涉及协作用户选取和位置隐私和定位精度的平衡方法。
技术介绍
1、近些年来，智能移动设备的普及推动了基于位置服务(location basedservices,lbs)的应用。lbs是指利用移动设备的地理位置坐标等相关信息，为持有移动设备的用户提供与位置相关的信息资源和基础服务。目前，lbs已被广泛应用在情境感知、交通导航、商业服务、休闲娱乐等领域。为了获得必要的信息服务，用户需要将自己的位置信息发送给lbs服务器，服务器根据上传的位置信息将相应的查询结果返回给用户。同时，由于lbs服务器具有“诚实但好奇”的特点，能够根据用户上传的隐私信息数据做出推断，这可能引起用户的安全问题。恶意的攻击者可能通过隐私数据分析用户经常停留的位置点，判断推理某一特定时间段，用户经常停留的位置点是否为家庭住址和工作地点，如果这些信息被恶意攻击者破获，用户将会面临严重的安全和财产威胁。因此基于位置服务的位置隐私保护研究显得格外重要。
2、为了保护用户位置隐私，用户需要与周围的协作用户通信并合作，以向服务器发送包含多个用户位置信息的隐私数据。但这种分布式协作结构需要所有的协作用户都是诚实可信的用户，一旦与恶意协作用户合作，则所有的用户都将承担着位置隐私数据被恶意协作用户泄露给攻击者的风险，导致信任攻击。因此如何利用信任值评估协作用户提供信息的真实性以对协作用户进行选取，与诚实协作用户进行合作是个需要解决的问题。
3、然而，与更多的诚实协作用户合作，意味着定位精度的降低，从而影响用户基于位置服务的
4、因此本专利技术提出了一种基于信任值的协作用户选取方法和一种位置隐私和定位精度的平衡方法。
5、经过检索，申请公开号cn109858279a，属于隐私保护
所述方法包括提供了一种基于信任激励和位置隐私保护的k近邻查询方法，步骤如下：查询用户利用协作的方式构建k匿名组，从k匿名组中提取愿意充当代理的用户放入agentid集合；从agentid集合中选择位置处于选择区域cr内且声誉高的n个用户作为代理用户；各代理用户转发查询请求至lbs服务器，接收lbs服务器返回的候选结果，转发至查询用户；查询用户从候选结果中筛选出至少k个邻近查询结果，只有声誉值高于定义阈值的邻居用户才可以和查询用户一起协作构建匿名组，减小匿名组内存在恶意用户的几率；在自定义的区域内选择代理用户给lbs服务器发送查询请求，避免网络中的恶意用户通过不正当手段获取用户信息，保护查询用户自身的真实位置信息。
6、该专利通过查询用户构建匿名组，从匿名组中选取声誉高的用户作为代理用户进行查询请求的转发，查询用户只和声誉值高于定义阈值的邻居用户协作构建匿名组，减小匿名组内存在恶意用户的几率，从而保护查询用户自身的真实位置信息。该专利通过声誉计算综合信任值，而本专利首先计算信任值可靠度，利用信任值可靠度计算综合信任值，所计算出的信任值可靠度更高，可抵御共谋攻击、连续和交替信任攻击。另外，该专利通过与声誉值高的用户构建匿名组、在自定义区域内选择代理用户的方式避免网络中的恶意用户通过不正当手段获取用户信息，这仅仅考虑了对查询用户位置信息的保护，而本专利通过考虑位置隐私和定位精度的平衡问题，在保证用户位置隐私安全的情况下，提高用户定位精度，从而提升用户基于位置服务的体验。在位置隐私保护方面，本专利通过在边缘环境构建可信匿名区域为移动用户提供个性化的位置隐私保护。在提高定位精度方面，本专利将选择协作用户问题建模为目标优化问题，并构建优化函数来选择最优决策以保证最优选择决策产生最高的定位精度。
技术实现思路
1、本专利技术旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种基于信任值的位置隐私和定位精度的平衡方法。本专利技术的技术方案如下：
2、一种基于信任值的位置隐私和定位精度的平衡方法，其包括以下步骤：
3、s1.边缘服务器计算协作用户可靠度，基于协作用户的推荐可靠度和参与可靠度计算综合可靠度；
4、s2.边缘服务器计算协作用户信任值，基于协作用户的直接信任值、间接信任值、推荐信任值计算综合信任值；
5、s3.用户终端根据综合信任值的高低筛选出诚实协作用户；
6、s4.用户终端根据诚实协作用户的数量确定所有的选择决策；
7、s5.评估每种选择决策的位置隐私、实际定位精度和推测定位精度；
8、s6.确定优化目标，建立优化函数寻找最优决策。
9、进一步的，所述步骤s1中，边缘服务器计算协作用户可靠度，基于协作用户的推荐可靠度和参与可靠度计算综合可靠度，具体包括：
10、s11.获取协作用户参与匿名区域构造的成功次数和失败次数计算参与可靠度；
11、s12.获取协作用户作为推荐用户推荐的成功次数和失败次数计算推荐可靠度；
12、s13.根据参与可靠度和推荐可靠度计算综合可靠度。
13、进一步的，所述步骤s2中，边缘服务器计算协作用户信任值，基于协作用户的直接信任值、间接信任值、推荐信任值计算综合信任值，具体包括：
14、s21.获取目标节点和评估节点的历史合作成功次数和失败次数计算直接信任值，并引入控制因子；
15、s22.根据目标节点和推荐节点的直接信任值、评估节点和推荐节点的直接信任值、各自的可靠度计算间接信任值和推荐信任值；
16、s23.根据直接信任值、间接信任值和推荐信任值计算综合信任值。
17、进一步的，所述步骤s3中，用户终端根据综合信任值的高低筛选出诚实协作用户，具体包括：
18、s31.根据综合信任值的高低对所有的协作用户进行排序，并确定信任值阈值；
19、s32.将综合信任值不低于阈值的协作用户视为诚实协作用户，后续继续合作；将综合信任值低于阈值的协作用户视为恶意协作用户，将不再参与后续合作。
20、进一步的，所述步骤s4中，用户终端根据诚实协作用户的数量确定所有的选择决策，具体包括：
21、给定移动用户u的m个诚实协作用户ui∈n(u)，选择决策表示移动用户u与诚实协作用户ui合作，如果u与k个诚实协作用户合作，则选择决策可记为a＝(u1,..,ui,..,uk),i＝1,2,...,k；k≤m，移动用户u对m个诚实协作用户进行选择，将产生2m个可能的选择决策。
22、进一步的，所述步骤s5中，评估每种选择决策的位置隐私、实际定位精度和推测定位精度，具体包括：
23、s51.利用隐私区域评估每种选择决策的位置隐私；
24、s52.利用实际距离评估每种选择决策的实际定位精度；
25、s53.利用推测区域评估每种选择决策的推测定位精度；
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1.一种基于信任值的位置隐私和定位精度的平衡方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于信任值的位置隐私和定位精度的平衡方法，其特征在于，所述步骤S1中，边缘服务器计算协作用户可靠度，基于协作用户的推荐可靠度和参与可靠度计算综合可靠度，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于信任值的位置隐私和定位精度的平衡方法，其特征在于，所述步骤S2中，边缘服务器计算协作用户信任值，基于协作用户的直接信任值、间接信任值、推荐信任值计算综合信任值，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于信任值的位置隐私和定位精度的平衡方法，其特征在于，所述步骤S3中，用户终端根据综合信任值的高低筛选出诚实协作用户，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于信任值的位置隐私和定位精度的平衡方法，其特征在于，所述步骤S4中，用户终端根据诚实协作用户的数量确定所有的选择决策，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于信任值的位置隐私和定位精度的平衡方法，其特征在于，所述步骤S5中，评估每种选择决策的位置隐私、实际定位精度和推
7.根据权利要求1所述的一种基于信任值的位置隐私和定位精度的平衡方法，其特征在于，所述步骤S6中，确定优化目标，建立优化函数寻找最优决策，具体包括：
8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述基于信任值的位置隐私和定位精度的平衡方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述基于信任值的位置隐私和定位精度的平衡方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述基于信任值的位置隐私和定位精度的平衡方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于信任值的位置隐私和定位精度的平衡方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于信任值的位置隐私和定位精度的平衡方法，其特征在于，所述步骤s1中，边缘服务器计算协作用户可靠度，基于协作用户的推荐可靠度和参与可靠度计算综合可靠度，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于信任值的位置隐私和定位精度的平衡方法，其特征在于，所述步骤s2中，边缘服务器计算协作用户信任值，基于协作用户的直接信任值、间接信任值、推荐信任值计算综合信任值，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于信任值的位置隐私和定位精度的平衡方法，其特征在于，所述步骤s3中，用户终端根据综合信任值的高低筛选出诚实协作用户，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于信任值的位置隐私和定位精度的平衡方法，其特征在于，所述步骤s4中，用户终端根据诚实协作用户的数量确定所有的选择决策，具体包括：
6.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：何利，刘俊卿，李慎康，王玉杰，毛芳，王灿宇，杜佩遥，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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