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攻击者可以掌握特定用户的辅助信息，并利用这些辅助信息来识别特定用户的位置。因此，针对长期统计攻击和区域攻击，本文提出了一种优化网格扩展算法的模型，并建议将缓存策略与多假名策略相结合。基于此思想，提出了一种GBGPPA。首先，用户根据隐私保护要求确定网格划分的程度，并将自己的位置投影到相应的网格上。利用遗传算法获取每个单元格的权重，对这些权重之和取平均得到阈值。其次，采用邻接网格扩展算法。该算法从第一个单元格开始，添加水平单元格的权重，然后程序判断当前权重值之和是否等于阈值。算法递归执行，直至遍历网格中的所有单元格。扩展的结果是每个单元格的权重基本相同。第三，利用缓存策略。协作小组成员可以将查询内容上传到云端，用户可以在云端信息中获得想要的查询结果。当用户在一定时间内连续发送LBS请求时，可以利用最后一次请求形成的匿名区域得到反馈信息。最后，为了掩盖用户与变化的位置信息之间的关联，采用假名策略。当用户进入匿名区域时，移动终端选择一个假名作为用户名，用户每次请求LBS时，从多个假名中选择一个作为当前用户名。通常攻击者不会将两个假名与同一个用户联系起来，该策略降低了攻击者对真实用户的识别率。
一种新的位置隐私保护网格划分技术
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