如何在移动图书信息服务中保护读者的偏好隐私：一种技术方法

《Journal of Data and Information Quality》：How to Protect of Reader Preference Privacy in Mobile Book Information Services: A Technical Method

移动图书馆服务中，用户偏好隐私泄露风险随云计算等技术发展加剧。本文提出在可信客户端生成虚假请求群组与真实请求混合提交，以混淆服务器端分析。理论模型采用图书信息熵、位置信息熵及联合熵量化混淆效果，通过图书类别距离和位置区域距离评估隐私遮蔽效果。实施算法生成符合隐私约束的虚假请求。实验证明该方法能有效提升用户偏好隐私安全，同时保障服务可用性。

　　

摘要

随着智能手机等移动终端设备的广泛普及，提供移动图书信息服务的移动图书馆已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，随着云计算等新兴网络技术的快速发展，移动图书馆的服务器端变得越来越不可信赖，与移动图书信息服务相关的读者偏好隐私问题也日益突出。为此，本文提出了一种方法：在移动图书馆的受信任客户端生成一组虚假的移动图书信息服务请求，并将这些请求与真实的请求一起提交给不可信赖的服务器端，从而混淆读者的图书偏好信息。首先，我们建立了一个保护读者偏好隐私的理论模型，通过引入图书信息熵、位置信息熵和图书位置联合熵的概念来衡量虚假请求对真实请求的干扰效果；同时，通过图书类别距离和位置区域距离的概念来评估虚假请求对读者移动图书偏好的隐藏效果。其次，我们详细实现了该理论模型，生成了一组符合读者隐私要求的理想虚假请求。最后，理论分析和实验验证表明，该方法能够有效提升读者在不可信赖服务器端上的图书偏好隐私安全性，而不会影响移动图书信息服务的可用性。