The invention relates to a method for query privacy protection Voronoi polygon and Hilbert curve based on encoding, which comprises the following steps: the server and the target object plane Voronoi polygon division, and divide the encoding using Hilbert curve, B+ tree index mapping Hilbert cell and Voronoi encoding the polygon; the user submitted to the server through the client Hilbert curve the position of the value of P encoding H (P) k nearest neighbor query; the server to find H in the index tree (P) corresponding to the Voronoi polygon C, the smallest outer rectangle to generate C R; K server R Voronoi to find the 1 nearest neighbor polygons, and the Hilbert curve of Voronoi encoding these values corresponding to the polygon which candidate query result set CaS, returned to the client; user decodes the Hilbert curve encoding value in CaS, screening out the nearest neighbor to target Like. K nearest neighbor query for privacy preserving location.
【技术实现步骤摘要】
基于Voronoi多边形与Hilbert曲线编码的隐私保护查询方法
本专利技术涉及一种查询方法,具体涉及一种基于Voronoi多边形与Hilbert曲线编码的隐私保护查询方法,属于数据查询
技术介绍
近年来,基于位置信息的服务在计算机应用领域得到了广泛的应用,例如GPS导航、空间信息查询等。这类应用多数基于k近邻查询,其模式为服务提供方在服务器上存储所有用户感兴趣对象的信息(包括位置信息),用户配置能够获取用户所在地点位置信息(2维经纬度坐标)的设备(例如GPS终端),通过向服务提供方发送用户当前位置,服务器方返回距用户当前位置最近的k个对象的相关信息。这种模式要求用户必须向服务提供方发送其真实位置信息,随着用户对个体隐私数据的日益关注,出现了用户在不泄漏自身位置信息情况下获得k近邻查询服务的应用需求,保护位置隐私的k近邻查询成为数据库与信息安全研究的一个热点。用户不泄漏自身位置信息主要表现在两方面:(1)用户无需向服务提供方发送其真实位置信息;(2)攻击者(不可信方)能够推测出的用户可能位置的可能性满足用户关于保护自己位置隐私的要求。已有的一些技术和方法多数采用依赖可信第三方(在线或离线模式)辅助实现保护位置隐私的k近邻查询,例如:cloaking技术:用户将真实位置及对最小逆推区域面积的要求发送到可信第三方,可信第三方为每个用户生成包含其位置的矩形区域,并将矩形发送到服务器方,服务器方返回到矩形内点的所有可能k近邻,可信第三方筛选出真实结果,返回客户端;基于数据变换技术往往依赖于离线第三方将数据和查询转变到一个新的数据空间以保护用户的位置隐私 ...
【技术保护点】
一种基于Voronoi多边形与Hilbert曲线编码的隐私保护查询方法,其特征在于,所述查询方法如下,(1)存储有2‑维位置坐标集T的服务器对T所在平面S进行voronoi多边形划分,以集合T中所有POI点为对象构建S的Voronoi图;再设置Hilbert曲线参数N(Hilbert曲线阶数)和曲线填充起点Q(x0,y0),利用Hilbert曲线对S进行填充编码,T集合中坐标点的Hilbert编码值为其所在的Hilbert单元区间的中心点的Hilbert值;构建关于Voronoi多边形与Hilbert曲线编码(阶数为N)映射关系的索引树HilVOR(T);(2)用户在客户端输入其当前真实位置坐标p;客户端利用与服务器端相同的Hilbert曲线函数对p进行编码,采用与服务器端相同的Hilbert曲线填充起点Q(x0,y0)和曲线阶数N,计算得到编码值H(p),并向服务器发起关于将H(p)的k近邻查询请求;(3)服务器端在索引树HilVOR(T)上查找H(p)所在的叶子节点leaf,leaf中存储的泰森多边形即为H(p)所在的主voronoi多边形C,计算C的最小外接矩形R;(4)设置剪枝 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于Voronoi多边形与Hilbert曲线编码的隐私保护查询方法,其特征在于,所述查询方法如下,(1)存储有2-维位置坐标集T的服务器对T所在平面S进行voronoi多边形划分,以集合T中所有POI点为对象构建S的Voronoi图;再设置Hilbert曲线参数N(Hilbert曲线阶数)和曲线填充起点Q(x0,y0),利用Hilbert曲线对S进行填充编码,T集合中坐标点的Hilbert编码值为其所在的Hilbert单元区间的中心点的Hilbert值;构建关于Voronoi多边形与Hilbert曲线编码(阶数为N)映射关系的索引树HilVOR(T);(2)用户在客户端输入其当前真实位置坐标p;客户端利用与服务器端相同的Hilbert曲线函数对p进行编码,采用与服务器端相同的Hilbert曲线填充起点Q(x0,y0)和曲线阶数N,计算得到编码值H(p),并向服务器发起关于将H(p)的k近邻查询请求;(3)服务器端在索引树HilVOR(T)上查找H(p)所在的叶子节点leaf,leaf中存储的泰森多边形即为H(p)所在的主voronoi多边形C,计算C的最小外接矩形R;(4)设置剪枝距离阈值d,初始值为0;查找矩形R的所有k-1近邻Voronoi多边形,即那些中心点与C的中心点的距离跳数不超过k-1的Voronoi多边形,对k-1近邻Voronoi多边形C’,计算C’的中心距离矩形R顶点的最远距离dmax(C,C’),若dmax(C,C’)>d,则替换剪枝距离当前值,即d=dmax(...
【专利技术属性】
技术研发人员:倪巍伟,陆介平,胡磊,李灵奇,
申请(专利权)人:东南大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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