计算机科学与探索

作者：晏燕, 吕雅琴, 李飞飞

单位：兰州理工大学 计算机与通信学院，兰州 730050

关键词：位置隐私保护,本地化差分隐私,Huffman编码,随机响应

基金：国家自然科学基金（62361036）；甘肃省自然科学基金（22JR5RA279）。

移动终端的位置信息与个人隐私紧密相连，一旦泄露可能威胁用户的生命和财产安全。本地化差分隐私模型提供了严格的隐私保护效果，允许用户根据个人需求处理和保护敏感信息，避免了对第三方服务器的依赖。针对现有本地化差分隐私位置保护方法用户端灵活性差、扰动位置质量损失严重等问题，提出了一种基于Huffman编码的移动终端本地差分隐私位置保护方法。移动用户根据个性化隐私需求提交位置隐私保护范围，服务器端按需进行位置编码并返回给用户。用户端选择所在区域的Huffman编码，并对其进行本地化差分隐私扰动以实现对原始位置的隐私保护。服务器端通过对接收的扰动位置进行解码来判断用户所处的区域，并据此提供基于位置的服务（location-based services，LBS）。在实际位置数据集合上的实验证明，所提方法能够在实现用户位置本地化差分隐私保护的基础上，提供更好的位置数据可用性和运行效率。

来源：2025年第3期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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