范围查询是物联网（IoT）应用中不可或缺的一环，它为实现用户智能化与个性化服务提供了基础功能支持。在物联网环境中，鉴于数据类型的多样性及数据生成的持续性，设计高效的多维数据范围查询方案显得尤为重要。隐私保护作为范围查询的核心挑战之一，已有多种解决方案被提出，但这些方案要么效率低下，要么实用性不足。更为严重的是，现有方法普遍面临纵向数据隐私泄露的风险，对用户隐私安全构成重大威胁。尽管已有研究尝试解决这一问题，但实际应用中仍显局限。为应对上述挑战，我们提出了一种名为物联网隐私保护纵向和多维范围查询（PLMRQ）的隐私保护方案，该方案基于本地差分隐私（LDP）原理，无需依赖可信第三方（TTP），实现了轻量级的隐私保护。具体而言，PLMRQ采用双随机化器设计，确保纵向数据得到有效的隐私保护。为减少噪声干扰，我们创新性地通过分层分解整个数据域，动态构建了一个二叉树结构。此外，通过引入后处理技术，进一步降低了均方误差。理论与实验结果表明，PLMRQ在严格满足特定LDP保护水平的同时，保持了高度的实用性。
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