【技术实现步骤摘要】
一种基于博弈论的个性化k
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匿名优化方法
：
[0001]本专利技术属于信息安全
，涉及信息熵和博弈论相关知识；
技术介绍
：
[0002]具有持续连接到互联网的智能移动设备的广泛使用，促进了各种基于位置的服务(Location Based Services，LBSs)的发展，基于位置服务是指围绕地理位置数据而展开的服务，其由移动终端使用无线通信网络(或卫星定位系统)，基于空间数据库，获取用户的地理位置坐标信息并与其他信息集成以向用户提供与位置相关的增值服务，美国的FCC在1996年推出了一个行政性命令E911，无论在任何时间和地点，都能通过无线信号追踪到用户的位置，位置精确到50
‑
300米，这开启了LBSs的商业应用，之后，全球各国随之部署商用LBSs，应用于社交、打车、餐饮等多个生活领域，经过数十年的发展，LBSs经历了令人瞩目的发展，并一直延续至今，LBSs的出现给用户提供了极大的便利，但用户所获得的服务是以牺牲用户隐私为代价的；
[0003]大量的工作集中于位置隐私保护...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于博弈论的个性化k
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匿名优化方法，其具体步骤如下：第一步：位置隐私度量，将请求用户假设为信息发送方，攻击者视为接收方，隐私泄露通道假设为通信信道，发送方拥有的信息集称为隐私信源,这里指请求用户构建的匿名域,接收方获取的信息集称为隐私信宿,指攻击者观察到的匿名域，与隐私信源相同，指匿名域Z
′
＝{z
′1,z
′2,...,z
′
r
}，其中，z
′
j
(j＝1,2,...,r)为某个用户的位置隐私消息，攻击者所拥有的背景知识为用户的所在区域Z＝{z1,z2,...,z
m
}，其中,z
i
(i＝1,2,...,m)为基本事件的隐私消息，隐私信宿Z
′
和背景知识Z的数学模型如下：和背景知识Z的数学模型如下：在该情况下，隐私信源熵H(Z
′
)定义如下式，隐私信源熵H(Z
′
)是隐私信源Z
′
的平均隐私信息量，表示Z
′
的隐私不确定程度，H(Z
′
)越大，隐私信源Z
′
泄露的概率越低；使用隐私条件熵H(z
′
r
|Z)表示在攻击者获得背景知识Z和隐私信宿Z
′
条件下,推测出请求用户位置z
′
...
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