基于Voronoi-R*的隐私保护路网k近邻查询方法

针对已有的保护位置隐私路网k近邻查询依赖可信匿名服务器造成的安全隐患,以及服务器端全局路网索引利用效率低的缺陷,提出基于路网局部索引机制的保护位置隐私路网近邻查询方法.查询客户端通过与LBS服务器的一轮通信获取局部路网信息,生成查询位置所在路段满足l-路段多样性的匿名查询序列,并将匿名查询序列提交LBS服务器,从而避免保护位置隐私查询对可信第三方服务器的依赖.在LBS服务器端,提出基于路网基本单元划分的分段式近邻查询处理策略,对频繁查询请求路网基本单元,构建基于路网泰森多边形和R^*树的局部Vor-R^*索引结构,实现基于索引的快速查找.对非频繁请求路网基本单元,采用常规路网扩张查询处理.有效降低索引存储规模和基于全局索引进行无差异近邻查询的访问代价,在保证查询结果正确的同时,提高了LBS服务器端k近邻查询处理效率.理论分析和实验结果表明,所提方法在兼顾查询准确性的同时,有效地提高了查询处理效率.     

保护位置隐私和查询内容隐私的路网K近邻查询方法

位置隐私和查询内容隐私是LBS兴趣点（point of interest,简称POI）查询服务中需要保护的两个重要内容,同时,在路网连续查询过程中,位置频繁变化会给LBS服务器带来巨大的查询处理负担,如何在保护用户隐私的同时,高效地获取精确查询结果,是目前研究的难题.以私有信息检索中除用户自身外其他实体均不可信的思想为基本假设,基于Paillier密码系统的同态特性,提出了无需用户提供真实位置及查询内容的K近邻兴趣点查询方法,实现了对用户位置、查询内容隐私的保护及兴趣点的精确检索;同时,以路网顶点为生成元组织兴趣点分布信息,进一步解决了高强度密码方案在路网连续查询中因用户位置变化频繁导致的实用效率低的问题,减少了用户的查询次数,并能确保查询结果的准确性.最后从准确性、安全性及查询效率方面对本方法进行了分析,并通过仿真实验验证了理论分析结果的正确性.     

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%。     

一个无证书强指定验证者签名方案的安全性分析与改进

位置隐私泄露已经成为限制LBS应用普及的主要因素,而现有的位置隐私保护方法大都没有考虑移动用户所处的环境背景——道路网络。针对此问题,提出了一种基于路网环境的位置隐私保护方法,该方法主要包含3个部分:(1)利用Voronoi图原理构造路网V图,以满足用户路段多样性要求;(2)提出一种新的隐私模型——V_k-隐私模型,其兼顾匿名集内所有用户的隐私需求,并有效保证服务质量;(3)基于V_k-隐私模型提出一种新的位置匿名算法,它对同一V区内的多个用户进行共同匿名处理,以提高匿名效率和安全性。方法充分考虑了道路网络的结构特点,兼顾了用户的隐私需求与服务质量。通过理论分析论证了方法的抗推断攻击特性,并通过实验验证了方法的可行性。     

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。     

一种保护用户隐私的路网兴趣点KNN查询方法

针对查询K近邻兴趣点方法多基于欧氏空间的不实用问题,提出了适用于路网环境下的查询方法。首先,利用四叉树索引划分路网结点。然后,用户基于划分结果,计算所在路段指向的路网顶点,以该顶点为出发点查询路网距离下的K近邻目标兴趣点。最后,用户构造包含这K个目标兴趣点的匿名框并注入虚假兴趣点查询请求,LBS服务器只返回匿名框内的兴趣点查询结果。该方法在控制通信开销的同时,能够保护用户的位置隐私和查询内容隐私。     

基于SpaceTwist的K-匿名增量近邻查询位置隐私保护算法

摘 要：随着移动网络的持续进步,基于位置的服务在日常生活中被广泛应用,同时位置隐私保护也成为广大用户所关注的焦点。基于SpaceTwist算法和K-匿名算法,结合路网环境提出一种新的位置隐私保护方法。该方法摆脱第三方可信匿名器,采用客户-服务器体系结构,根据用户的位置隐私需求结合用户所在路网环境设计出用户端匿名区生成算法,并且保证K-匿名。用户端以该匿名区请求基于位置的服务,服务器根据用户请求返回检索点并满足用户期望的K近临结果。根据不同的路网环境和用户隐私需求进行大量实验,证明该算法在满足用户基于位置服务需求的同时提高了对用户位置隐私的保护。     

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。     

面向数值型敏感属性的隐私保护方案

针对现有的个性化隐私匿名技术不能很好地解决数值型敏感属性容易遭受近邻泄漏的问题,提出了一种基于聚类技术的匿名模型——（ε_i,k）-匿名模型.该模型首先基于聚类技术将按升序排列的敏感属性值划分到几个值域区间内;然后,提出了针对数值型敏感属性抵抗近邻泄漏的（ε_i,k）-匿名原则;最后,提出了一种最大桶优先算法来实现（ε_i,k）-匿名原则.实验结果表明,与已有的面向数值型敏感属性抗近邻泄漏方案相比,该匿名方案信息损失降低,算法执行效率提高,可以有效地降低用户隐私泄露风险.     

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。     

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。     

粒子群属性聚类的位置隐私保护

针对基于位置服务中连续查询情况下，用户自身属性信息很容易被攻击者获取，并通过关联获得用户位置隐私的情况，提出了一种利用粒子群聚类加速相似属性用户寻找，并由相似属性匿名实现用户位置泛化的隐私保护方法。该方法利用位置隐私保护中常用的可信中心服务器，通过对发送到中心服务器中的查询信息进行粒子群属性聚类，在聚类的过程中加速相似属性用户的寻找过程，由相似属性用户完成位置泛化，以此实现位置隐私保护。实验结果证明，这种基于粒子群属性聚类的隐私保护方法具有高于同类算法的隐私保护能力，以及更快的计算处理速度。     

满足本地化差分隐私的众包位置数据采集

针对位置数据众包采集中个人位置隐私泄露的问题,提出了一种满足本地化差分隐私的位置数据众包采集方法。首先,使用逐点插入法构造维诺图,对路网空间进行分割;然后,采用满足本地化差分隐私的随机扰动的方式对每个维诺格中的位置数据进行扰动;再次,设计了一种在扰动数据集上进行空间范围查询的方法,获得对真实结果的无偏估计;最后,在空间范围查询下进行了实验验证,并与保护隐私的轨迹数据采集（PTDC）算法进行了对比,算法查询误差率最坏不超过40%,最好情况在20%以下,运行时间在8 s以内,在隐私保护度高于PTDC算法的前提下,上述参数优于PTDC算法。     

An efficient method for privacy preserving location queries

Recently, the issue of privacy preserving location queries has attracted much research. However, there are few works focusing on the tradeoff between location privacy preservation and location query information collection. To tackle this kind of tradeoff, we propose the privacy persevering location query (PLQ), an efficient privacy preserving location query processing framework. This framework can enable the location-based query without revealing user location information. The framework can also facilitate location-based service providers to collect some information about the location based query, which is useful in practice. PLQ consists of three key components, namely, the location anonymizer at the client side, the privacy query processor at the server side, and an additional trusted third party connecting the client and server. The location anonymizer blurs the user location into a cloaked area based on a map-hierarchy. The map-hierarchy contains accurate regions that are partitioned according to real landforms. The privacy query processor deals with the requested nearest-neighbor (NN) location based query. A new convex hull of polygon (CHP) algorithm is proposed for nearest-neighbor queries using a polygon cloaked area. The experimental results show that our algorithms can efficiently process location based queries.     

Query-aware location anonymization for road networks

Recently, several techniques have been proposed to protect the user location privacy for location-based services in the Euclidean space. Applying these techniques directly to the road network environment would lead to privacy leakage and inefficient query processing. In this paper, we propose a new location anonymization algorithm that is designed specifically for the road network environment. Our algorithm relies on the commonly used concept of spatial cloaking, where a user location is cloaked into a set of connected road segments of a minimum total length L{\cal L} including at least K{\cal K} users. Our algorithm is “query-aware” as it takes into account the query execution cost at a database server and the query quality, i.e., the number of objects returned to users by the database server, during the location anonymization process. In particular, we develop a new cost function that balances between the query execution cost and the query quality. Then, we introduce two versions of our algorithm, namely, pure greedy and randomized greedy, that aim to minimize the developed cost function and satisfy the user specified privacy requirements. To accommodate intervals with a high workload, we introduce a shared execution paradigm that boosts the scalability of our location anonymization algorithm and the database server to support large numbers of queries received in a short time period. Extensive experimental results show that our algorithms are more efficient and scalable than the state-of-the-art technique, in terms of both query execution cost and query quality. The results also show that our algorithms have very strong resilience to two privacy attacks, namely, the replay attack and the center-of-cloaked-area attack.     

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。     

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。