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。     

一种基于最优轨迹的假查询隐私保护机制

随着移动通信技术和无线传感器的发展, 基于位置服务的应用给我们的生活带来极大的便利。在实际使用中, 用户需要向不可信的LBS服务提供商发送自己的实时位置和相关的查询信息, 这可能会导致用户的个人隐私信息遭到泄露, 特别是在使用连续位置查询服务时, 服务提供商可以利用位置的时空相关性来构建用户的轨迹信息, 进而推断出用户的居住地址、公司位置等敏感信息。传统的位置隐私保护方法通常只考虑到当前位置, 在解决连续位置查询时存在挑战, 因此, 为了解决连续位置查询中难以权衡轨迹可用性与隐私性的问题, 提出一种基于最优位置轨迹的假查询隐私保护机制。首先, 通过真实轨迹和假轨迹间的互信息来度量轨迹的隐私, 解决轨迹隐私难以量化的问题。在此基础上, 提出一种基于马尔科夫链的轨迹互信息计算方法, 简化了轨迹互信息的计算过程,并使用两条轨迹上对应位置点间的欧几里距离来量化位置轨迹的可用性。其次, 考虑到生成的假轨迹可能并不符合用户的通行习惯, 容易被识别出来, 我们选择历史轨迹作为假轨迹。为了减少轨迹上位置点的数量, 使用四叉树法对路网区域进行划分, 将轨迹划分为不同的片段, 在相关约束条件下寻找最优的历史轨迹作为假轨迹, 从而保证使用的假轨迹更加真实、合理。最后, 实验结果表明,本文的方案可以最大程度的实现位置数据隐私性和可用性平衡, 与其他方案相比, 安全性更高、系统计算开销更少。     

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。     

一种基于假数据的新型轨迹隐私保护模型

基于位置服务的普及给人们的生活带来了极大的便利,但同时也带来了严重的隐私泄露问题。基于假轨迹的隐私保护技术是目前比较流行的一种方法,但是现有的大多数假轨迹方法没有考虑到用户的个性化需求。基于此问题,提出了一种改进的隐私保护模型,并按照这个模型设计了一个假轨迹生成算法。该模型包含5个参数,分别命名为短期位置暴露概率、长期轨迹暴露概率、轨迹偏移距离、轨迹局部相似度和服务请求概率,用户可以通过自身需求自定义这些度量,并通过假轨迹生成算法来生成假轨迹,从而避免隐私的泄露。实验结果表明,该算法可以在满足相同隐私的条件下生成较少的假轨迹,尤其是考虑了服务请求概率这一背景信息,该模型在保护移动对象轨迹隐私方面比之前的方案更有效。     

基于轨迹预测的动态匿名算法

位置K匿名是实现LBS(Location Based Services)隐私保护的重要手段。已有的K匿名机制大多针对无知识背景的攻击者模型,对攻击者能力的估计不足,存在用户位置隐私泄露的风险。针对此问题,本文提出一种基于历史轨迹预测的LBS动态匿名算法。该算法充分考虑攻击者基于历史数据对用户轨迹的预测能力,根据用户轨迹隐私泄露的风险级别,动态调整K匿名值实施保护,实验证明该算法在保护用户位置隐私方面是有效的。      

基于区域划分的轨迹隐私保护方法

针对现有k匿名方法易受连续查询攻击以及在用户数稀少时难以构建匿名区域问题,提出一种基于区域划分的轨迹隐私保护方法。查询用户利用第三方辅助服务器获得拥有特定区域历史查询点的用户组,并通过P2P协议获得用户组中用户的历史查询点,从中搜索所需的查询结果,以提高查询效率。另外,该方法通过发送伪查询点迷惑攻击者,以及利用覆盖用户真实轨迹的区域划分方法,将多个查询点隐藏在同一子区域中,使攻击者无法重构用户的真实轨迹,以保证安全性。实验结果表明,所提方法随着偏离距离和缓存时间的增大,用户轨迹隐私的安全性会提高。在用户数为1500时,与协作轨迹隐私保护（CTPP）方法相比,安全性平均提高约50%,查询效率平均提高约35%（子区域数为400）。     

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.     

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。     

基于高效假轨迹的隐私保护算法研究

为了解决LBS服务中用户轨迹隐私泄露的问题,提出了一种基于高效假轨迹的隐私保护算法。首先,该方案综合考虑用户所处区域的背景信息,以划分网格的方式,统计每个网格的历史服务请求概率,确保生成的每一个假位置与对应真实位置具有相同的历史服务请求概率;其次,结合网格历史服务请求概率并通过万有引力定律模型计算出用户位置转移概率;最后,生成与真实位置转移概率最相近的k-1条假轨迹实现K-匿名。实验结果表明,该方案能够更有效地保护用户的轨迹隐私。     

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.     

k-匿名下通过本地差分隐私实现位置隐私保护

针对用户位置隐私保护过程中攻击者利用背景知识等信息发起攻击的问题,提出一种面向移动终端的位置隐私保护方法。该方案通过利用k-匿名和本地差分隐私技术进行用户位置保护,保证隐私和效用的权衡。结合背景知识构造匿名集,通过改进的Hilbert曲线对k-匿名集进行分割,使用本地差分隐私算法RAPPOR扰动划分后的位置集,最后将生成的位置集发送给位置服务提供商获取服务。在真实数据集上与已有的方案从用户位置保护、位置可用性和时间开销方面进行对比,实验结果显示,所提方案在确保LBS服务质量的同时,也增强了位置隐私保护的程度。     

移动用户位置隐私保护方案研究

随着基于位置的服务（ LBS）的发展,如何保证用户在使用位置服务时的隐私安全,已成为一个亟待解决的问题。文中对主流的位置隐私保护技术进行了分析和比较。在此基础上,针对移动用户的位置隐私保护,提出了一种基于中心服务器的位置隐私保护方案。该方案针对隐私保护需求的差异性,考虑区域的敏感等级,对敏感区域采用K-匿名和假名进行保护,同时运用脚印来辅助匿名。该方案能在不降低位置服务质量的前提下,有效地保护移动用户位置隐私。     

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。     

Privacy and consent in pervasive networks

Pervasive networks and location based systems have the potential to provide many new services. However the user of these services often has to provide personal information to allow the service to operate effectively. This article considers the problem of protecting personal information in this environment, and reports on the legislative and technical efforts being made to protect user privacy.     

Protecting personalized privacy against sensitivity homogeneity attacks over road networks in mobile services

Privacy preservation has recently received considerable attention for location-based mobile services. A lot of location cloaking approaches focus on identity and location protection, but few algorithms pay attention to prevent sensitive information disclosure using query semantics. In terms of personalized privacy requirements, all queries in a cloaking set, from some user’s point of view, are sensitive. These users regard the privacy is breached. This attack is called as the sensitivity homogeneity attack. We show that none of the existing location cloaking approaches can effectively resolve this problem over road networks. We propose a (K, L, P)-anonymity model and a personalized privacy protection cloaking algorithm over road networks, aiming at protecting the identity, location and sensitive information for each user. The main idea of our method is first to partition users into different groups as anonymity requirements. Then, unsafe groups are adjusted by inserting relaxed conservative users considering sensitivity requirements. Finally, segments covered by each group are published to protect location information. The efficiency and effectiveness of the method are validated by a series of carefully designed experiments. The experimental results also show that the price paid for defending against sensitivity homogeneity attacks is small.     

Trip planning queries with location privacy in spatial databases

Privacy has become a major concern for the users of location-based services (LBSs) and researchers have focused on protecting user privacy for different location-based queries. In this paper, we propose techniques to protect location privacy of users for trip planning (TP) queries, a novel type of query in spatial databases. A TP query enables a user to plan a trip with the minimum travel distance, where the trip starts from a source location, goes through a sequence of points of interest (POIs) (e.g., restaurant, shopping center), and ends at a destination location. Due to privacy concerns, users may not wish to disclose their exact locations to the location-based service provider (LSP). In this paper, we present the first comprehensive solution for processing TP queries without disclosing a user’s actual source and destination locations to the LSP. Our system protects the user’s privacy by sending either a false location or a cloaked location of the user to the LSP but provides exact results of the TP queries. We develop a novel technique to refine the search space as an elliptical region using geometric properties, which is the key idea behind the efficiency of our algorithms. To further reduce the processing overhead while computing a trip from a large POI database, we present an approximation algorithm for privacy preserving TP queries. Extensive experiments show that the proposed algorithms evaluate TP queries in real time with the desired level of location privacy.