中文摘要：

目前，隐私保护成为LBS进一步发展亟待解决的关键问题。时空K-匿名方法以匿名数据真实可用、方法实现简洁灵活以及更适合LBS移动计算环境等特点，成为近年来研究的主流方向。传统的时空K-匿名及优化方法只适用于单次查询及时空临近的多次查询的隐私保护，并不能应对基于大时空范围匿名集的推理攻击。同时，依据LBS隐私保护对安全性与匿名集数据可用性的特殊需求，本项目提出攻守双方对等感知信息级别的LBS隐私保护机制。在分析移动对象数据的时空关联规则推理与防护方法以及移动对象数据与匿名集数据不同特性的基础上，结合LBS长期、连续、在线服务的特点，本项目研究基于匿名集时空关联规则动态隐藏，应对时空敏感区推理攻击与标识推理攻击的LBS隐私保护方法。成果预期将推动LBS的深入发展与广泛应用，并丰富地理数据挖掘以及地理信息安全等领域的研究内容与理论方法。