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。     

OrientPrivacy:移动环境下的隐私保护服务器

系统展示了移动计算服务中的隐私保护服务器--OrientPrivacy.它主要由3部分组成:1)移动数据生成模块.可以模拟生成移动用户的查询和位置信息,导入用户兴趣点(POI)和用户所在城市的地图;2)隐私处理模块.根据用户的隐私保护需求,采用隐私处理算法,将用户的精确位置转换成匿名区域,同时将用户的敏感查询进行隐匿;3)匿名结果展示模块.展示隐私处理的结果,并展示移动用户的匿名区域和隐私服务质量参数.     

基于经纬网格的递增KNN位置隐私保护查询算法

为了在使用基于位置的服务时用户的位置信息不被不可信的位置服务提供商所泄漏,k-匿名位置隐私保护已被广泛研究.然而在集中匿名器被黑客控制时原k-匿名算法会泄漏所有用户的位置隐私,在进行k个最近邻目标查询时对网络的负载较重,而SpaceTwist算法又不能保证k-匿名.提出了一种基于经纬网格的递增KNN位置隐私保护查询算法,将经典的k-匿名算法与SpaceTwist算法相杂交,并引入经纬网格代替原来精确的位置上报给集中匿名器,从而解决了上述问题.实验证明基于经纬网格的递增KNN查询算法比较节省从集中匿名器到位置服务提供商的服务器之间的网络流量.     

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。     

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。     

P2PSpaceTwist:一种主动式用户协作的位置隐私保护方法

随着定位技术和无线移动设备的飞速发展,移动用户能够随时随地获取位置信息,也可能泄露位置信息,甚至导致个人隐私的泄露。提出了一种主动式用户协作的位置隐私保护方法—P2PSpaceTwist,该方法采用了一种带新鲜性的主动式协商机制,通过该机制用户主动与邻居协商,收集邻居信息并广播自身信息;当满足用户的匿名需求后,使用匿名区域内的随机位置代替用户的真实位置并发送给随机选定的代理,通过代理向位置服务器提供商发送增量式的近邻查询,从而获得精确的结果集。实验结果表明,P2PSpaceTwist能够较快地实现匿名查询并获得较精确的结果集,与其他位置隐私保护方法相比,P2PSpaceTwist的通信开销较低。     

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。     

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。     

一种新型的防范历史攻击的k-匿名算法

针对位置信息服务(LBS)中出现的连续查询的隐私问题,提出了一种新型的防范历史攻击的k-匿名算法。该算法根据周围用户的位置、移动速度和移动方向,预测这些用户将来的位置,利用这些位置计算出未来不同时间点上将某用户加入匿名集使匿名区域增大的面积,利用贪心算法优先选择增大面积之和最小的用户加入匿名集。在OPNET 14.5平台下进行了仿真实验,实验结果证明了该算法所形成的匿名区域大小适当,在历史攻击的情况下,既能保护用户的隐私,又能保证一定的服务质量。     

医疗辅助诊断系统中新型的双向隐私保护方法

为了保护医疗辅助诊断系统中患者的个人隐私,本文提出一种新的结合决策树与不经意传输(Oblivious Transfer, OT)技术的双向隐私保护方法.该方法首先利用决策树对已有诊断信息进行分类来形成辅助诊断,并利用差分隐私确保决策树构建过程中不会泄露数据库的隐私.其次利用OT技术保护查询过程中的隐私,并提出一种决策树索引协议将决策树算法与OT协议有效结合.提出的方法最早将决策树与OT技术应用于医疗辅助诊断系统,并且在客户端进行医疗数据查询并得到准确查询结果的情况下,能够极好地保护客户端、服务器以及数据库的隐私信息,实现更全面的双向隐私保护.理论分析结果表明,本文提出的方法在保护隐私的同时具有较高的通信效率.进一步地,实验结果也表明,提出的方法不仅具有较高的查询效率,同时还具有较高的查询准确率.     

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。     

车载网络中隐私保护方法

针对车载网络通信中存在车辆隐私性保护问题,提出一个K-匿名链隐私保护机制。在查询节点处构建k匿名空间,并将包含此k个车辆的最小边界矩阵作为位置数据进行转发,转发过程中构造一条匿名链来混淆身份信息与位置信息的一一对应关系,从而大大降低被攻击成功的概率。通过对该机制安全性及仿真实验结果的分析,该机制能很好地保护车载网络中车辆的位置隐私,提高了车载网络通信的安全性及隐私性。     

基于查询概率的位置隐私保护方法

现有的隐私保护技术较少考虑到查询概率、map数据、信息点（POI）语义等边信息,攻击者可以将边信息与位置数据相结合推断出用户的隐私信息,为此提出一种新的方法ARB来保护用户的位置隐私。该方法首先把空间划分为网格,根据历史查询数据计算出处于不同网格区域的用户提交查询的概率;然后结合相应单元格的查询概率来生成用户匿名区域,从而保护用户的位置隐私信息;最后采用位置信息熵作为隐私保护性能的度量指标。在真实数据集上与已有的两种方法进行对比来验证隐私保护方法的性能,结果显示该方法具体有较好的隐私保护效果和较低的时间复杂度。     

基于数据库驱动认知无线电网络的位置隐私保护方案

动态频谱共享能够解决由于互联无线设备快速增长导致的频谱资源短缺问题,但用户需要向数据库提交位置信息来查询频谱的可用性,造成用户的隐私泄露,而多数位置信息保护方案较少同时考虑对主要用户（PU）和二级用户（SU）的位置隐私保护。提出一种基于盲签名和秘密共享的数据库驱动认知无线电网络隐私保护方案。通过对PU和SU的双重隐私保护,使用盲签名和匿名来确保匿名验证用户身份,同时运用秘密共享避免泄露用户信息。仿真结果表明,与PeDSS和LP-Goldberg等方案相比,该方案具有较好的评估性能和更高的安全性,能够更好地应用于移动环境中。     

划分子匿名区域的k-匿名位置隐私保护方法

随着移动计算技术和无线设备的蓬勃发展,位置服务中的隐私保护成为了研究热点。传统的K-匿名方法存在查询结果不精确的缺点,尤其是在用户稀少的场景下,将产生较大的匿名区域,从而增大通信开销。为了平衡服务质量和隐私保护之间的矛盾,依据将匿名区域分裂成几个分散的子匿名区域,提出一种新的划分子匿名区域的方法,该方法将不产生连续的匿名区域而是直接划分出n个子匿名区域,并随机选择一个子匿名区域代替真实用户的位置向LBS服务器发起查询。实验结果表明,该方法能更加有效地保护用户的隐私,并且能够提高服务质量,减少通信开支。     

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。