[发明专利]一种基于灰色预测的链式k-匿名位置隐私保护方法

权利要求书

1.一种基于灰色预测的链式k-匿名位置隐私保护方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1.以六元组的形式代表某一用户在当前位置的位置服务请求消息，即q＝(id，loc，t，qry，r，k)，其中id指发出请求消息的用户ID，loc指用户发出消息请求的位置，含坐标分量，t是发出请求的时刻，qry指用户请求查询的兴趣点的有关信息，r指用户请求的兴趣点到loc的距离，k指用户自己指定的匿名整型参数；

步骤2.匿名服务器收到用户请求消息q后，根据k值对用户请求消息进行匿名处理，构建虚假消息路径、生成请求信息Q并发送给LBS服务器，具体包含如下步骤：

步骤2.1.匿名服务器在收到当前用户请求消息后标记为q(0)，然后根据k值进行判断，若k≤4，即不满足进行灰色预测所需原始数据个数的最低要求，则返回等待用户输入状态，且服务器给出提示信息，要求用户输入大于4的整数，若满足后继续执行步骤2.2；

步骤2.2.匿名服务器与云服务器相互通信并从云端选取s＝(int)random[3，k-2]个请求信息，函数(int)random[3，k-2]表示在3到k-2之间随机产生整数，保证原始请求队列中至少有4个位置请求消息；

步骤2.3.将匿名服务器选取的虚假用户请求消息加上当前用户请求q(0)一起存放到数组M中，即M＝{q(0)，q(1)，q(2)，…，q(s)}，3≤s≤k-2；下面遍历q(i)进行初始化处理，将q(0)的id，r，k赋值给其他q(i)并用变量time记录q(0).t，即q(i).id＝q(0).id，q(i).r＝q(0).r，q(i).k＝q(0).k，time＝q(0).t，1≤i≤s；初始化完毕后，匿名服务器根据各点发出请求消息的时刻q(i).t进行排序，最后将排序结果存入数组P中，得到P＝{p(0)，p(1)，p(2)，…p(s)}，3≤s≤k-2；

步骤2.4.对步骤2.3得到的序列P求其1-AGO序列P＇，即P＇＝{p＇(0)，p＇(1)，p＇(2)，…，p＇(s)}，其中再对序列P＇施以紧邻均值生成算子，得到序列Z＝{z(1)，z(2)，…z(s)}，其中z(j)＝0.5p＇(j)+0.5p＇(j-1)，j＝1，2，…，s，则位置预测的GM(1，1)均值形式的白化微分方程可设为

步骤2.5.求解白化微分方程其中的参数向量可以用最小二乘法估计，得其中Y，B分别为：

将初值带入白化微分方程的通解形式，得到均值GM(1，1)模型的时间响应式为：

由上式可计算预测出p(s+1)，p(s+2)，…，p(k-1)，加上数组P中已有的s个位置请求消息，共有k个位置请求信息，达到匿名参数要求；

步骤2.6.匿名服务器生成一条从p(0)～p(k-1)的链式虚假路径T＝{p(0)，p(1)…p(k-1)}，并将路径中k个节点的位置请求信息Q发送给LBS服务器申请查询。

步骤3.LBS接收到匿名服务器的请求消息Q后开始进行遍历查询，并将查询结果R返还给匿名服务器；

步骤4.匿名服务器接收到LBS的返还查询结果集R后，遍历路径中的所有节点，过滤出真实位置后将其对应的真实结果返还给当前用户，最后清空当前消息路径。

2.根据权利要求1所述的基于灰色预测的链式k-匿名位置隐私保护方法，其特征在于，步骤2.2中所述整数包括3和k-2。

3.根据权利要求1所述的基于灰色预测的链式k-匿名位置隐私保护方法，其特征在于，步骤2.5中所述GM(1，1)模型具体如下：

设序列X⁽⁰⁾＝(x⁽⁰⁾(1)，x⁽⁰⁾(2)，…，x⁽⁰⁾(n))，其中，x⁽⁰⁾(k)≥0，k＝1，2…n；

对序列X⁽⁰⁾进行一阶累加生成(1-AGO)，得序列X⁽¹⁾如下：

X⁽¹⁾＝(x⁽¹⁾(1)，x⁽¹⁾(2)，…，x⁽¹⁾(n))

其中，

接下来对一阶累加生成序列X⁽¹⁾施以紧邻均值生成算子，得到序列Z⁽¹⁾，如下：

Z⁽¹⁾＝(z⁽¹⁾(1)，z⁽¹⁾(2)，…，z⁽¹⁾(n))

其中，

z⁽¹⁾(k)＝0.5x⁽¹⁾(k)+0.5x⁽¹⁾(k-1)，k＝2，3，…n

则GM(1，1)模型的均值形式为

x⁽⁰⁾(k)+az⁽¹⁾(k)＝b

其中，参数向量用最小二乘法进行估计得

其中Y，B分别为

根据GM(1,1)模型的均值形式，其白化微分方程为

求解此方程，则均值GM(1,1)模型的时间响应式为

其中e为自然底数，根据响应式便可进行后续的预测。