13、安卓系统中基于群体推荐的可用位置隐私保护方案

安卓系统中基于群体推荐的可用位置隐私保护方案

1. 引言

随着智能设备的普及，具备定位功能的应用程序（app）也日益增多。这些应用利用位置数据实现了各种各样的功能，涵盖了从传统的导航、位置共享、地理标记、基于位置的信息检索，到健身训练、位置感知游戏以及基于位置的广告投放等多个领域。

2012 年 5 月的一项报告显示，74%的美国智能手机用户会使用设备获取实时的基于位置的信息，18%的用户会使用地理社交服务进行签到或与朋友分享位置。2013 年 6 月对谷歌应用商店的爬取结果表明，17%的付费应用和 34%的免费应用需要获取位置权限，在 20,681 个最受欢迎的安卓应用中，总计有 27.2%的应用请求访问位置数据。

虽然像导航类应用确实需要精确的位置信息才能正常工作，但也有很多应用，如社交网络服务中的地理标记状态更新或基于位置的广告投放，使用较为粗略的定位信息也能达到相似的效果。在这些情况下，降低位置数据的精度可以在不损失功能的前提下，提高用户的隐私保护水平。

位置模糊处理已经成为隐私研究领域的一个重要课题，但目前提出的系统都没有得到广泛应用。主要原因之一是算法的复杂性，用户需要理解和配置这些算法，并且要根据自己期望的隐私/功能权衡以及具体的应用进行调整。

为了解决这些问题，本文提出了一种适用于安卓系统的可用位置隐私保护方法，允许用户以简单易懂的方式限制提供给应用的位置数据精度。基于焦点小组讨论的结果，实现了一个解决方案，让用户可以针对每个应用选择位置模糊处理。当应用首次尝试访问位置服务时，用户会看到一个对话框，在其中可以表达自己的隐私需求。为了帮助不熟练的用户，系统还提供了基于群体的隐私设置推荐。此外，还通过展示应用的位置访问频率，满足