基于行为关联的双重假位置选择算法

目前大多假位置隐私保护方法没有充分考虑到攻击者可能掌握用户上次请求服务时所提交的信息等背景知识，因此不能有效抵御背景知识攻击。基于此，提出了基于行为关联的双重假位置生成算法，该算法包含两个部分，首先在充分考虑访问概率、位置语义等地理信息的基础上提出了初次假位置生成算法，然后根据时间可达性、方向相似性等用户行为信息提出了再次假位置生成算法，最后通过大量的仿真实验，验证了此算法能够抵御攻击者的推理攻击和相似性攻击。     

基于用户偏好和位置分布的假位置生成方法

传统的基于k-匿名机制的假位置生成算法生成的假位置的合理性较低,易被攻击者利用边信息进行攻击.针对此问题,提出了SPDGM算法.首先,定义语义加权有向图,描述语义的时间分布和语义转移关系;其次,为解决仅考虑位置历史概率产生的抵抗能力弱的问题,提出了位置可信度,统一考虑了位置历史概率和大众的评价信息;再次,为避免假位置分布过于密集,定义了离散度,以控制假位置的分布情况;最后,生成语义安全且分布稀疏的匿名集.实验证明,在语义攻击下SPDGM算法具有更低的被识别率,更高的隐私保护强度;在考虑语义攻击的算法中,SPDGM算法的运行时间更短.因此,SPDGM算法具有可行性与实用性.     

基于深度学习的位置隐私攻击

随着位置服务的不断发展,位置隐私保护已成为隐私保护研究的一个热点.当前已经提出了一系列位置隐私保护方案,这些隐私保护方案大多是基于空间扰动技术来实现的.然而,现有的位置隐私保护研究存在2方面的问题:首先大部分位置隐私保护方案在进行空间扰动时,未考虑用户轨迹点间复杂的关联关系,这样的位置隐私保护方案通常会低估脱敏轨迹的破...     

基于时空关联和位置语义的个性化假位置生成方法

基于假位置的一类隐私保护方案在保护用户位置隐私的同时能够使用户获得准确查询信息,并无需依赖第三方和共享密钥.然而,当攻击者掌握一定的背景知识,例如道路时空可达信息、位置特征和用户的历史请求统计特性等,会导致假位置被识别的概率升高,降低隐私保护程度.针对上述问题,提出了基于时空关联和位置语义的个性化假位置生成算法.首先根据与前一次请求位置连续可达的条件产生假位置,然后通过建立语义树筛选出与真实位置语义相近的假位置,最后进一步筛选出与用户历史请求统计特性最接近的假位置.基于真实数据集将该算法与现有的算法进行比较,表明该算法在攻击者掌握相关背景知识的情况下,可以有效地降低位置隐私泄露的风险.     

一种防边权和语义攻击的位置隐私保护方法

边权攻击和位置语义攻击根据移动用户活动的周边环境推断用户的位置,泄露用户的位置隐私。针对该问题,提出一种防边权攻击的位置语义安全隐私保护方法。该方法将道路的敏感度和关联度结合,构建道路隐私度,描述道路在语义位置的敏感性,及道路与匿名集中其他道路上用户数量分布的均衡性;基于中心服务器结构,根据用户的位置隐私要求,采用宽度优先搜索方式,筛选道路隐私度最小的道路加入匿名集,以生成具备语义安全和防边权推断攻击的匿名集。仿真测试结果表明,该方法筛选的匿名集的匿名成功率达到87%,抗边权攻击和语义攻击的能力要高于对比算法。     

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。     

面向基于位置服务的一种改进型隐私感知虚假位置选择机制

基于位置的服务已经逐渐成为人们生活中的重要部分,然而在无线信道中传输位置信息容易受到各种攻击,导致严重的隐私泄露问题。为此,本文考虑隐私保护等级以及实际虚假位置区域,将虚假位置选择问题建模为多目标优化问题,进而提出一种低复杂度的隐私程度可控的虚假位置选择机制。本文首先从候选虚假位置中选择出请求率差异在指定范围内的虚假位置,保护一定的隐私等级,然后从中找出K-1个虚假位置,最大化总泛化面积。为了更准确确定总泛化面积,本文推导出两位置区域的相交面积。安全分析验证了本文提出的算法可以对抗主动攻击以及被动攻击。与其他算法相比,仿真结果也证明了本文提出的算法可以在保护用户隐私等级的情况下增大总泛化面积。     

多样性攻击下的WSN位置隐私保护方案

研究无线传感器网络节点隐私保护问题,节点位置隐私是无线传感器网络领域中所研究的一个基本问题。传统的位置隐私保护算法存在抵御攻击类型单一、保护目标单一以及无法应对复杂多样性攻击等问题。为了解决上述问题,在传统的位置隐私保护算法基础上提出了针对多样性攻击的位置隐私保护方案。通过增加冗余抵御数据包流量分析,破坏数据包之间的相关性抵御数据包追踪,利用数据包分组、概率丢弃冗余包等方式降低网络资源消耗,达到抵御攻击类型、保护目标多样和应对多样性攻击的目的。理论分析和仿真结果表明,上述方案能够保证事件检测率和降低网络时延,同时实现多样性攻击下的位置隐私保护。     

位置隐私的群智感知报价方案

在群智感知中，隐私保护的申请者选择是关系到任务有效分配的重要一环。本文针对隐私保护的任务申请者选择问题，首先分析了一种潜在的攻击模型，然后针对该模型以及一些潜在攻击手段，提出了一种支持位置隐私保护的群智感知报价方案。该方案利用安全多方排序，在群智感知各方不泄漏彼此报价的同时选定最优报价申请者。为进一步说明所提出方案的安全性，通过安全性分析在理论上证明该方案的有效性和安全性。同时，通过实验验证与同类隐私保护算法进行比较，从算法的隐私性和执行效率两个主要方面加以对比和成因分析，进一步明确所提算法的优越性。     

基于本地化差分隐私的电动汽车接入充电点位置隐私保护

针对现有电动汽车接入充电点位置的隐私保护算法不可抵御背景知识攻击和不可信第三方的隐私攻击问题,提出一种基于本地化差分隐私的电动汽车接入充电点位置隐私保护方法.使用基于距离变换的栅格算法对充电点分布构建维诺图并编号;在客户端对每辆电动汽车所在充电点位置数据进行K-RR随机响应,使结果满足本地化差分隐私,并提供一种在扰动结果上获得电动汽车计数分布无偏估计的方法;通过实验证明该方法在真实数据中与k-匿名方式在查询误差率相当的情况下,其算法安全性及效率更佳.     

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。     

路网环境下兴趣点查询的隐私保护方法

近年来,随着无线通信技术的迅猛发展,推动了基于位置服务（Location-based services,LBS）的发展进程.而其中兴趣点（Point of Interest,POI）查询是基于位置服务最重要的应用之一.针对在路网环境下,用户查询过程中位置隐私泄露的问题,提出了一种新的位置k匿名隐私保护方法.首先,匿名服务器将兴趣点作为种子节点生成网络Voronoi图,将整个路网划分为相互独立且不重叠的网络Voronoi单元（Network Voronoi Cell,NVC）;其次,利用Hilbert曲线遍历路网空间,并按照Hilbert顺序,对路网上所有的兴趣点进行排序.当用户发起查询时,提出的匿名算法通过查找与用户所在NVC的查询频率相同且位置分散的k-1个NVC,并根据用户的相对位置在NVC内生成匿名位置,从而保证了生成的匿名集中位置之间的相互性,克服了传统k-匿名不能抵御推断攻击的缺陷.最后,理论分析和实验结果表明本文提出的隐私保护方案,能有效保护用户位置隐私.     

保护位置隐私近邻查询中隐私偏好问题研究

近年来,位置服务中的隐私保护问题得到了研究者的持续关注,特别是近邻查询中位置隐私保护问题更是得到了广泛的研究.已有工作缺少对查询者个性化隐私偏好约束的系统研究,位置隐私与查询服务质量的兼顾,在隐私偏好约束下尤为困难:(1)偏好强调个性与隐私模型侧重共性存在矛盾;(2)偏好对查询中间结果动态可控依赖与查询简化中间结果的思想相抵触;(3)连续查询中,支持隐私偏好存在基于候选解集攻击的风险.结合上述问题,提出保护位置隐私近邻查询中的隐私偏好问题,从位置隐藏原理及近邻查询性能与保护位置隐私内在制约机理的角度,对已有的位置隐藏与查询处理方法的性能及其对隐私偏好支持能力进行论述分析.进一步地,对支持隐私偏好与保护位置隐私查询内在制约机理进行了剖析,分析保护位置隐私近邻查询中支持隐私偏好需解决的主要问题,并对所归纳问题的可能解决方法进行了展望.     

基于相似路径的位置隐私保护方法

目前,基于位置隐私的保护技术大多针对用户进行单次LBS请求进行设计,只考虑保护当前真实用户所在位置,而忽略了真实用户连续多次查询时存在的协作用户交叠导致真实用户位置泄露的情况,进而攻击者可根据真实用户位置点进行轨迹预测,最终获取真实用户运动轨迹,导致真实用户位置隐私的泄露.本文针对上述情况,在用户发起连续LBS请求时,提出了基于相似路径的位置隐私保护方法（LPBSP）,首先通过网格结构中历史用户密度进行一定均衡处理,使之符合真实的环境条件;然后对前后相邻时刻构造的相似路径进行轨迹偏移度、速度相似度等进行一定条件约束,使其更加贴近真实用户,从而混淆攻击者,达到位置隐私保护的目的,最后本文通过实验对比验证了本文在匿名成功率、执行时间及位置隐私保护度方面的可行性.     

时空数据发布中的隐式隐私保护

随着大数据时代的到来,大量的用户位置信息被隐式地收集.虽然这些隐式收集到的时空数据在疾病传播、路线推荐等科学、社会领域中发挥了重要的作用,但它们与用户主动发布的时空数据相互参照引起了大数据时代时空数据发布中新的个人隐私泄露问题.现有的位置隐私保护机制由于没有考虑隐式收集的时空数据与用户主动发布的位置数据可以相互参照的事实,不能有效保护用户的隐私.首次定义并研究了隐式收集的时空数据中的隐私保护问题,提出了基于发现-消除的隐私保护框架.特别地,提出了基于前缀过滤的嵌套循环算法用于发现隐式收集的时空数据中可能泄露用户隐私的记录,并提出基于频繁移动对象的假数据添加方法消除这些记录.此外,还分别提出了更高效的反先验算法和基于图的假数据添加算法.最后,在若干真实数据集上对提出的算法进行了充分实验,证实了这些算法有较高的保护效果和性能.     

基于连续查询的用户轨迹k-匿名隐私保护算法

随着移动服务和移动网络的持续发展,基于LBS的连续查询服务被广泛应用。基于单点的K-匿名位置隐私保护算法已经不能满足连续查询下用户位置隐私需求。针对用户轨迹隐私保护提出新的保护方法,该方法采用不可信第三方中心匿名器,用户获取自己的真实位置后首先在客户端进行模糊处理,然后提交给第三方匿名器,第三方匿名器根据用户的隐私需求结合用户某时刻的真实位置信息生成虚假用户,然后根据历史数据生成虚假轨迹。为了进一步提高虚假轨迹与用户真实轨迹的相似性,该算法提出了虚假轨迹生成的两个约束条件：虚假轨迹距用户真实轨迹的距离约束和相似性约束。经大量实验证明,该算法与传统的不同时刻K-匿名算法相比,不仅可以满足连续查询的用户轨迹隐私保护而且可以满足基于快照的LBS用户位置隐私保护。