地理不可区分性：面向基于位置系统的差分隐私

基于位置系统的日益普及，使得未知/不可信服务器能够轻易收集海量用户位置信息，近期已引发严重的隐私担忧。本文研究地理不可区分性，这是一种面向基于位置系统的形式化隐私概念，旨在保护用户的精确位置，同时允许发布通常为获取特定所需服务而必需的近似信息。我们的隐私定义形式化了这样一种直观概念：在半径 r 范围内保护用户位置，其隐私级别依赖于 r，并对应于众所周知的差分隐私概念的广义版本。此外，我们提出了一种扰动技术，通过向用户位置添加受控随机噪声来实现地理不可区分性。我们在一项 LBS 应用中展示了该技术的适用性。最后，我们将所提机制与文献中的其他机制进行了比较。结果表明，在所有不依赖于先验信息的机制中，我们的机制在相同效用下提供了最优的隐私保障。