一种基于匿名区域变换的位置隐私保护方法

针对基于位置服务的应用中存在的用户位置隐私泄露问题,提出一种基于匿名区域变换的位置隐私保护方法。在离用户一定距离处选择一个锚点生成匿名区域后,利用邻近节点处理法计算用户邻近节点查询结果与用户真实位置之间的距离,从而实现在保护用户位置隐私的同时得到精确的查询结果。理论分析和实验结果表明,与Cloaking Region和SpaceTwist算法相比,该方法在保证较低通信开销的前提下,具有较好的位置隐私保护性能。     

基于连续位置服务请求的位置匿名方法的研究

随着无线技术和移动定位技术的蓬勃发展,出现了一种新的研究领域——基于位置的服务(location-based service,LBS)。用户在享受此类服务的时候不得不把自己的精确位置发送给服务提供商,使得用户可能面临位置隐私泄露的危险。位置k-匿名是最常见的位置隐私保护技术之一,通过将用户的精确位置泛化为一个具有k-匿名性质的区域来达到隐私保护的目的。但是在移动用户连续不断发出位置服务请求的场景下,攻击者能够根据用户的历史请求之间的关系推测出用户的隐私。此种状况下,传统的孤立查询的k-匿名模型失效。文章提出了一种更加优化的k-匿名模型,在满足用户指定匿名度的前提下,利用活动区域内用户的历史位置分布情况寻找出现次数最多且位置分布最密集的k-1个用户组成共同匿名集。实验结果表明,该方法在保证用户要求匿名度的前提下能够有效降低共同匿名区域的面积。     

LBS中基于移动终端的连续查询用户轨迹隐匿方法*

为减少现有LBS(基于位置的服务)机制给用户位置信息和个人隐私泄露带来的威胁,提出并实现了一个基于移动智能终端的连续查询用户运动轨迹保护方案.该方法利用移动终端来规划虚拟路径,以减少用户在连续查询中的隐私泄露,且不需要第三方服务器提供位置匿名服务,由用户自主决定何时启动位置隐匿机制.实验证明,提出的方法有效地隐匿了连续查询用户的位置及轨迹信息.     

移动对象连续查询位置匿名策略

用户位置隐私保护已经成为基于位置服务领域研究的热点问题之一,现有的方法多是只针对用户单独一次查询的隐私保护,没有考虑移动过程中由于连续查询而造成的位置隐私泄露问题。主要针对连续查询下的移动对象位置隐私保护提出一种基于历史用户的虚假用户生成的位置匿名方法,该方法结合用户历史数据,通过确定合理的假用户生成区域及假用户生成时刻其空间位置,使虚假用户能够实时对真实用户位置进行保护,通过实验验证其可行性和有效性。     

基于历史查询概率的K-匿名哑元位置选取算法

基于历史查询概率的哑元位置隐私保护机制存在匿名度低、隐匿区域小和位置分布不均匀的问题。提出K-匿名哑元位置选取（K-DLS）算法用于位置隐私保护。通过综合考虑匿名集的位置离散度和零查询用户,增强哑元匿名集的隐私性。利用熵度量选择哑元位置,使得哑元匿名集的熵值最优,并根据位置偏移距离优化匿名结果,增加匿名集的位置离散度。仿真结果表明,K-DLS算法的哑元匿名集离散度优于DLS、DLP、Enhanced_DLP等算法,能够有效提高用户位置的隐私保护效果。     

基于位置语义的增量近邻隐私保护研究

针对LBS查询服务中构造的匿名区或选取的锚点仍位于敏感区域而导致的位置隐私泄露问题,提出一种基于位置语义的增量近邻隐私保护方法。该方法在客户端/服务器体系架构下,先根据用户的位置隐私需求计算语义安全匿名区,保护用户位置隐私;再筛选语义安全匿名区中道路交叉点作为语义安全锚点,保证了选取锚点是真实存在的,且其语义安全性达到最大;最终客户端以锚点位置请求服务并获取查询结果。实验结果表明,该方法能够较好地保护用户位置的隐私,且查询准确率较高约90%,查询时间较低约60 ms。     

动态P2P网络中基于扇形区域的位置隐私保护

目前,已有的动态P2P网络环境中位置隐私保护的方法容易使相互协作的用户之间的位置过于集中,空间覆盖域较小,抗中心攻击能力较弱。针对这个问题,提出一种基于扇形区域的动态P2P位置隐私保护方法。通过移动用户之间的相互协作构建一条匿名链来转发查询信息,完成精确查询的同时在匿名链中隐藏了查询用户的真实位置。在匿名链建立的过程中,利用扇形区域限定匿名链的方向,同时考虑节点之间的连接稳定性,保证了匿名链的空间覆盖域及稳定性,从而提高了算法的匿名度及抗中心攻击能力。实验结果表明该算法在不同用户密度情况下,匿名性能及计算能耗均能取得较好的结果。     

路网环境下的语义多样性位置隐私保护方法

针对位置服务中基于K-匿名方法构造的匿名集因未考虑语义信息导致语义推断攻击问题,提出了一种路网环境下的语义多样性位置隐私保护方法。该方法根据不同语义位置用户访问数量,利用欧氏距离选择具有相似特性的语义位置类型,构建最优语义位置类型集合。根据路段上属于该类型集的语义位置所占比例,选择最优路段构建匿名集,使得匿名集不仅满足语义多样性,而且增加了用户语义位置的不确定性。实验结果表明,与LSBASC算法相比,该方法在平均匿名时间上提高了27%,SDA算法的执行效率更好。在相对空间粒度上减小了21%,隐私泄露程度上降低了3%,SDA算法以更小的匿名空间提供更高的服务质量和隐私保护程度,能有效地保护用户语义位置隐私。     

邻近敏感区域随机变换的隐私保护方法

针对现有基于位置服务的隐私保护方法缺乏对邻近匿名用户的保护,因而攻击者可利用尚未被保护的匿名用户通过分析剔除的方式识别用户的真实位置,进而造成用户位置隐私泄露的问题,基于邻近敏感区域随机选择计算提出了一种邻近位置保护方法。该方法基于随机变换,实现对用户当前位置及其邻近位置的隐私保护,以此防止攻击者通过剔除的方式识别和获得用户隐私。通过模拟实验比较,可证实该方法具有较好的隐私保护能力和算法适用性。     

面向连续查询的敏感语义位置隐私保护方案

针对连续查询位置服务中构造匿名区域未考虑语义位置信息导致敏感隐私泄露问题，通过设计[(K,θ)]-隐私模型，提出一种路网环境下面向连续查询的敏感语义位置隐私保护方案。该方案利用Voronoi图将城市路网预先划分为独立的Voronoi单元，依据用户的移动路径和移动速度，选择具有相似特性的其他[K-1]个用户，构建匿名用户集；利用匿名用户集用户设定的敏感语义位置类型和语义安全阈值，以及用户所处语义位置的Voronoi单元，构建满足[(K,θ)]-隐私模型的语义安全匿名区域，可以同时防止连续查询追踪攻击和语义推断攻击。实验结果表明，与SCPA算法相比，该方案在隐私保护程度上提升约15%，系统开销上降低约20%。     

对等通信辅助下抗攻击的位置隐私保护方法

针对目前位置隐私保护方法的不足,提出一种对等通信辅助下可抗攻击的位置隐私保护方法。该方法使用多用户协作构建匿名组代替匿名区域,保证位置k-匿名;将速度引入匿名组的构建,使组内用户不局限于周边;让组内用户保持模糊的连通,以此抵御一般恶意攻击;通过缓存机制增加匿名组的可重用性,以此抵御连续查询攻击,并减少开销。实验结果表明,该方法可以达到位置k-匿名,匿名成功率较高,能够抵御一般恶意攻击和连续查询攻击,且可减少系统开销。     

Associative search in peer to peer networks: Harnessing latent semantics

The success of a P2P file-sharing network highly depends on the scalability and versatility of its search mechanism. Two particularly desirable search features are scope (ability to find infrequent items) and support for partial-match queries (queries that contain typos or include a subset of keywords). While centralized-index architectures (such as Napster) can support both these features, existing decentralized architectures seem to support at most one: prevailing unstructured P2P protocols (such as Gnutella and FastTrack) deploy a “blind” search mechanism where the set of peers probed is unrelated to the query; thus they support partial-match queries but have limited scope. On the other extreme, the recently-proposed distributed hash tables (DHTs) such as CAN and CHORD, couple index location with the item’s hash value, and thus have good scope but can not effectively support partial-match queries. Another hurdle to DHTs deployment is their tight control of the overlay structure and the information (part of the index) each peer maintains, which makes them more sensitive to failures and frequent joins and disconnects.We develop a new class of decentralized P2P architectures. Our design is based on unstructured architectures such as Gnutella and FastTrack, and retains many of their appealing properties including support for partial match queries, and relative resilience to peer failures. Yet, we obtain orders of magnitude improvement in the efficiency of locating rare items. Our approach exploits associations inherent in human selections to steer the search process to peers that are more likely to have an answer to the query. We demonstrate the potential of associative search using models, analysis, and simulations.     

Dynamic path privacy protection framework for continuous query service over road networks

Many applications of location based services (LBSs), it is useful or even necessary to ensure that LBSs services determine their location. For continuous queries where users report their locations periodically, attackers can infer more about users’ privacy by analyzing the correlations of their query samples. The causes of path privacy problems, which emerge because the communication by different users in road network using location based services so, attacker can track continuous query information. LBSs, albeit useful and convenient, pose a serious threat to users’ path privacy as they are enticed to reveal their locations to LBS providers via their queries for location-based information. Traditional path privacy solutions designed in Euclidean space can be hardly applied to road network environment because of their ignorance of network topological properties. In this paper, we proposed a novel dynamic path privacy protection scheme for continuous query service in road networks. Our scheme also conceals DPP (Dynamic Path Privacy) users’ identities from adversaries; this is provided in initiator untraceability property of the scheme. We choose the different attack as our defending target because it is a particularly challenging attack that can be successfully launched without compromising any user or having access to any cryptographic keys. The security analysis shows that the model can effectively protect the user identity anonymous, location information and service content in LBSs. All simulation results confirm that our Dynamic Path Privacy scheme is not only more accurate than the related schemes, but also provide better locatable ratio where the highest it can be around 95 % of unknown nodes those can estimate their position. Furthermore, the scheme has good computation cost as well as communication and storage costs.Simulation results show that Dynamic Path Privacy has better performances compared to some related region based algorithms such as IAPIT scheme, half symmetric lens based localization algorithm (HSL) and sequential approximate maximum a posteriori (AMAP) estimator scheme.     

A new and effective hierarchical overlay structure for Peer-to-Peer networks

The tremendous growth of public interest in Peer-to-Peer (P2P) networks in recent years has initiated a lot of research work on how to design efficient overlay structures for P2P systems. Scalable overlay networks such as Chord, CAN, Pastry, and Tapestry provide no control over where data is stored and the location of the peers and resources is determined by the hash values of their identifiers and keys respectively. As a result, these overlays cannot support range queries and other proximity-aware complex queries directly.In this paper, we present a hierarchical P2P overlay network called SkipCluster, which is capable of supporting both exact-match and multi-dimensional range queries efficiently without consumption of extra memory space. SkipCluster is derived from skip graphs and SkipNet, but it has a two-tier hierarchical architecture.In both tiers, peers are connected in sequence according to the order of their peer IDs, and related resources are stored near each other without hashing of their resource keys. We design a novel data structure called Triple Linked List (TLL) to store each super-peer’s pointers in the higher tier, which can be used to find the longest prefix and speed up query routing of inter-cluster. In the lower tier, each intra-cluster peer’s routing table contains pointers with exponentially incremental distance. Experimental results show that SkipCluster can speed up both exact-match and range queries in different network sizes.     

LBS中基于标识符的连续查询模型研究

近年来,伴随着移动计算技术和无限设备的蓬勃发展,LBS中的隐私保护技术受到了学术界的广泛关注,提出了很多匿名算法以保护移动用户的隐私信息。但是针对位置隐私的k匿名机制和查询隐私的l-diversity机制都只是适用于快照查询（snapshot query）,不能适用于连续查询。如果将现有的静态匿名算法直接应用于连续查询,将会产生隐私泄露、匿名服务器工作代价大等问题。文中提出了一种基于查询标识符的查询模型,对于每一个连续查询任务都定义一个标识符,LBS通过这个标识符返回给匿名服务器查询内容,攻击者收集标识符相同的查询任务匿名集,对其进行比较和推断,导致用户隐私泄露。针对这个问题,在匿名服务器里设置一张一对k的表,每当用户发送一个查询时,匿名服务器查询这个表,从这个表中随机选取一个数作为这次查询的标识符。这样攻击者收集到匿名集就不会是一个连续查询任务的全部匿名集,在一定程度和时间上保护了用户的隐私。     

基于轨迹聚类的连续查询隐私保护方法

在LBS连续查询的应用场景下,攻击者易利用查询时间序列、区域位置、移动趋势等背景知识发起有效的攻击,以获取用户的真实位置或轨迹,进而可推断出用户生活习惯等各类隐私信息。针对此,提出了一种基于轨迹聚类的连续查询隐私保护方法。该方法基于邻近用户的信息共享与协作,设计了一种匿名区域构造机制,用户在查询过程中,首先通过被共享缓存获取所需服务结果,如未命中,再向LBS服务器发起查询请求。同时,提出了一种邻近用户位置更新算法,提高用户的协作效率并保证缓存的有效性,对于由命中缓存完成的查询,采用提出的基于密度聚类的兴趣区提取算法,生成高混淆度的假查询扰乱整体查询序列顺序,以此增强轨迹隐私的保护效果。实验结果表明,该方法降低了连续查询中的时间代价,提高了位置混淆程度。     

位置隐私保护技术综述

随着如智能手机和平板电脑等移动设备的普及,基于位置的服务(LBS)变得越来越流行,人们通过网络进行查询的同时,将自己的位置信息暴露给了LBS提供商。如何保护用户的位置信息不被潜在地泄露给LBS提供商,对一个LBS系统来说是至关重要的。目前关于LBS的隐私保护的研究已经取得了一定的成果,为了更深入地解决位置隐私保护技术中还没有解决的诸多问题,展开对相关课题的深入研究,从非k-匿名位置隐私技术、k-匿名位置隐私技术、P2P架构下的k-匿名技术和连续查询轨迹匿名技术四个方面对相关文献进行了综述,分别介绍了相关的算法。最后,总结了位置隐私保护技术当前存在的问题及未来的发展方向。     

基于移动agent的无结构P2P网络拓扑重连方法研究

为了提高无结构P2P网络中资源查找的效率,同时避免在资源查找过程中出现拥塞,提出了一种基于移动agent的网络拓扑重连方法。网络节点定期进行拓扑重连,同时通过收集其邻居节点的处理能力以及连通性等信息,指导移动agent有目的地在网络迁移,从而使移动agent及时发现网络节点上的拥塞,并使用拓扑优化机制降低节点上的负载。实验证明该方法能优化网络的拓扑结构,避免网络查询过程中发生拥塞,提高资源查找的效率,同时适应网络查询负载的动态变化。     

基于博弈论与区块链融合的◢k◣-匿名位置隐私保护方案

基于移动用户的位置服务中,通常采用位置k-匿名技术保护用户的隐私安全性。然而,用户协作构建k-匿名组中难以保证请求用户和协作用户的诚信合作行为。针对以上问题,首先基于完全信息静态博弈理论分析请求用户和诚信用户的行为策略,计算请求用户的诚信阈值,协作用户根据请求阈值与协同阈值的比较决定是否参与匿名组构建;其次,构建信誉机制将用户的近期表现与收益结合,约束参与匿名组构建的请求用户及协作用户的不诚信行为;最后,使用区块链存储博弈过程和协作用户的位置信息,当发现请求用户和协作用户的不诚信行为时,对不诚信的用户进行信誉值和收益降低的处罚。安全分析表明,该方案能有效保护用户的位置隐私,促进请求用户与协作用户的诚信合作,同时激励更多的人参与匿名组的构建。