基于维诺图的位置隐私最近邻查询方法

针对K-匿名、空间匿名、位置模糊等隐私保护方法易受推理攻击及连续多查询攻击的不足,提出了一种抗连续多查询攻击的基于维诺图的位置隐私最近邻查询算法.该算法基于K-匿名思想以及维诺图算法,在可信第三方生成K-匿名集,用基于位置的服务(location based service,LBS)运营方服务器上存储的兴趣点(point of interest,POI)划分维诺图,基于用户与POI之间的邻近关系生成关系矩阵;用K-匿名集生成的离散维诺图构成匿名空间,以抵抗多查询攻击,保护用户位置隐私安全;用私有信息检索(privacy information retrieval,PIR)技术保护用户兴趣点查询隐私的安全.在保证关系矩阵匿名度的同时,也确保了K-匿名集的用户查询位置语义的单一性,以不同的维诺图划分集合,确保了l-多样性.     

一种连续最近邻查询的优化方法

连续最近邻查询是空间数据库中最重要的查询之一,在地理信息系统和位置定位服务等领域有重要应用.给定一个空间数据集P和查询线段q,连续最近邻查询返回结果＜R,T＞,其中T是一个间隔,R是这个间隔中所有点的最近邻.已有的连续最近邻查询算法无法实现I/O的优化,为此,提出一种优化的连续最近邻查询方法,该方法具有较高的I/O效率,不仅在减少磁盘访问数量方面进行优化,同时也提高CPU的性能.     

时空数据库中基于TPR-树的反向最近邻查询

为研究动态环境下解决反向最近邻查询的算法,采用TPR-树索引结构给出了解决动态环境下的最近邻查询算法,并提出反向最近邻查询算法.该算法可有效解决平面上连续移动点的反向最近邻查询.     

概率可视最近邻查询算法

针对不确定对象的可视最近邻查询问题,对不确定Voronoi图的性质进行分析,提出多层邻接生成点和多层不确定Voronoi区域等概念,给出判断概率可视最近邻的理论方法,并提出基于不确定Voronoi图的概率可视最近邻查询算法,该算法通过直接确定参与查询的概率可视最近邻的范围以及参与可视性判断的障碍集的范围,避免了索引遍历时大量的比较计算和剪枝操作,采用真实数据集和模拟数据集对提出的算法进行了性能分析,实验结果表明,提出的算法能够有效地处理不确定对象的可视最近邻查询．     

移动对象的K个连续最近邻查询算法

给定一个移动查询点和一个移动对象集合,由于查询和数据对象的位置都是连续变化的,因此不能依赖于给出的固定参考位置来解决查询问题.为了解决移动对象的K个连续最近邻查询,在TPR树的基础上,提出了分界时间的概念,利用α剪枝技术给出了查询算法.利用模拟试验证明了该算法的时间复杂度比其他算法有较大改善.     

基于相似轨迹替代查询的位置隐私保护方案研究

针对基于位置服务中移动终端用户位置隐私泄露问题,提出了一个基于相似轨迹替代查询的位置隐私保护方案.该方案在基于位置服务请求的用户及候选者身份匿名化的基础上,采用相似轨迹函数挑选出一定时间间隔内和用户轨迹相似度最高的候选者;然后由该时刻所挑选出的候选者替代用户发起位置服务请求,从而实现用户身份、查询和轨迹的隐私性保护.通过安全性分析,该方案满足匿名性、不可伪造性、以及抵抗连续查询服务追踪攻击等安全特性.仿真实验结果表明,本方案有效提高了最优候选者轨迹相似度以及最优候选者挑选效率.     

路网环境下基于不经意传输的LBS隐私保护方法

基于位置服务(LBS)中的隐私保护方法存在如下常见问题:重视用户端隐私保护而容易忽略LBS服务端的数据安全;隐私保护强度高的方法实用效率低;隐私保护方法大多面向欧氏空间提出,无法适用路网环境,查询准确率低.针对上述问题,基于不经意传输提出了一种LBS兴趣点查询服务中的隐私保护方法,在保护用户位置和查询内容隐私的同时确保LBS服务端数据安全,并能确保路网连续查询的效率和准确率.性能分析及实验结果表明,新方法具有较强的安全性和良好的工作效率.     

基于重力模型生成假轨迹的隐私保护方法

针对连续查询场景中用户实时位置的隐私保护问题,设计了一种基于客户端的假轨迹生成方法.该方法使用网格划分地理空间,统计网格划分后每个网格内的历史查询数据.通过分析网格内的历史查询数据构建实时预测用户移动轨迹的重力模型.在重力模型基础上结合历史查询概率定义了轨迹熵度量轨迹隐私保护等级,并在最大运行速度限制下,提出了一种具有最大轨迹熵的基于k-匿名的假轨迹隐私保护算法.实验结果验证了所设计的假轨迹生成方法能够有效地保护真实轨迹的隐私.     

道路网络中移动对象的连续反k最近邻查询算法

在道路网络中,对象的位置和运动被约束在网络中,对象之间的距离不是传统的欧氏距离,而是由网络连通性决定的网络距离,基于欧氏空间的反k最近邻查询算法不适用于道路网络。为了解决道路网络中移动对象连续的反k最近邻查询问题,给出了道路网络的一种索引结构及一种利用扩展树处理查询的方法,在此基础上,提出了道路网络中适用与单、双色连续反k最近邻查询算法（CRkNNMA算法）,证明了该算法的正确性。     

一种针对LBS中k-匿名连续查询的攻击算法

针对k-匿名机制无法保证位置信息服务（LBS）中连续查询隐私性的问题,提出一种连续查询发送模型,该模型融合了查询发送时间的间隔模型和连续性模型.在该模型的基础上针对k-匿名算法,提出一种连续查询攻击算法,该算法将和连续查询相关的一系列快照互相关联,计算出快照的匿名集内每个用户发送查询的概率,从而估计出查询真正的发送者.仿真实验模拟在不同的连续性参数、匿名集的势的情况下,使用连续查询攻击算法重识别受k-匿名保护的查询.通过对被恶意攻击者重识别的查询数量统计,结果表明,对连续性很强的查询,攻击算法重识别用户身份的成功率极高（85%）,比不使用攻击算法所获得的重识别率提高了1.5倍以上,严重破坏了查询的匿名性.     

基于DTW交换查询的轨迹隐私保护方案

针对轨迹数据的攻击性推理可能导致个人隐私信息泄露的问题,提出了一个基于动态时间归整（DTW）交换查询的轨迹隐私保护方案.通过对基于位置的服务（LBS）请求的用户及候选者身份进行匿名化处理,利用DTW算法依次计算出所有候选者与发起者在一定时间间隔内的轨迹相似值,从中选出最优相似轨迹的候选者替代真实用户请求LBS服务,从而实现用户身份与位置的隐私保护.经过安全性分析,所提方案不仅满足匿名性和不可伪造性等安全特性,而且能够抵抗窃听攻击和连续查询服务追踪攻击.仿真实验结果表明,所选候选者轨迹的相似度有明显提高.     

面向连续位置服务的位置感知隐私保护方案

为了增强在位置服务（LBS）中对用户个人隐私的保护,提出基于本地缓存的位置感知匿名选择算法（LaSA）. 利用历史轨迹信息和缓存信息,以不依赖可信第三方（TTP）服务器的方式构建匿名区域. 在连续位置服务查询中,利用马尔可夫预测模型对未来可能查询的位置进行预判. 根据预测位置、缓存贡献度和数据新鲜度构建匿名区域,以覆盖用户所查真实区域. 结果表明,与已有方案相比,所提出的LaSA隐私保护方案能提供更高的缓存命中率,减少用户服务请求次数,保证用户位置数据的安全.     

面向路网限制的位置隐私保护算法

目前关于位置服务中的位置隐私保护研究大多是面向欧式空间,其相关模型及算法无法直接用于解决路网环境下位置服务中可能存在的隐私泄露问题。本研究针对公路网络下用户分布不均可能导致的推断攻击,设计出一种面向路网限制的位置隐私保护算法。本算法通过对公路网络的边权进行排序,并结合路段地理位置分布,进行隐匿边集的构造,以达到降低边权不均引起推断攻击的风险。通过实验对本算法的可行性及有效性与同类算法进行了比较分析。实验结果表明,本算法是有效可行的。     

基于缓存候选结果集的轨迹隐私保护方法

在基于位置服务的连续范围查询过程中,针对相交区域需要重复查询的问题,提出一种基于缓存候选结果集的轨迹隐私保护方法。该方法采用二级缓存机制,分别在用户端和匿名器中缓存用户查询得到的候选结果集,供用户移动轨迹上的后续查询点使用,以减少用户与服务器之间的交互,降低用户信息暴露给服务器的风险。同时通过基于Markov模型的移动位置预测方法进行k-匿名,提高缓存的命中率。安全分析表明该方法能有效保护用户的轨迹隐私。实验结果显示该方法能减小服务器的计算和通信开销。     

一种保护隐私的LBS近邻兴趣点低通信查询方法

针对利用传统匿名框查询兴趣点返回无用结果过多带来的通信量增大问题,提出结合兴趣点分布的匿名框构造方法.首先,LBS服务器构造以所有兴趣点位置为生成元的Voronoi图,该图将全局地图划分成能够表示用户与兴趣点距离远近的划分单元;然后,利用四叉树将整个Voronoi图组织成层次式树型结构,树型结构的叶子节点代表最小的网格单元,每个网格包含覆盖若干个兴趣点;最后,根据用户提供的假位置信息,返回包含用户位置的子树网格单元信息,用户根据网格单元内的兴趣点Voronoi图划分单元可以获取周围兴趣点分布情况,从而构造包含目标兴趣点在内的查询匿名框,达到保护用户位置隐私、查询内容隐私的目标,同时,有目的的兴趣点查询避免了过多无用兴趣点查询信息带来的通信量增大问题.性能分析及实验表明,提出的方法能够增大攻击者对用户隐私信息的不确定性,并具有较低的通信量.     

结合区块链的车联网隐私保护可信预测缓存架构

在享受基于位置的服务(LBS, location-based service)时,用户需要频繁提交位置信息和查询请求,可能导致隐私泄露。因此,利用认知引擎感知用户需求的能力提出一种基于区块链的隐私保护缓存架构(TPCB, trusted prediction cache architecture based on blockchain)。首先,基于LSTM模型预测查询请求,请求者依靠服务提供商广播缓存数据获取服务。其次,采用信任机制评估信任值来解决与不同邻居通信时引起的交互不可信问题。最后,基于区块链的特性将交易过程中生成的大量信任数据和交易数据存储在区块中。实验结果表明TPCB能有效提高缓存命中率,并对抑制恶意提供商、激励拒绝参与的提供商和隐私保护方面具有良好的性能。     

基于kd-树的差分隐私二维空间数据划分发布方法

为解决现有基于网格结构的差分隐私二维空间数据划分发布方法可能引起局部划分过细导致查询精度低的问题,提出了基于kd-树的差分隐私二维空间数据划分发布方法-kd-PPDP算法(differentially privacy partitioning publication algorithm based on kd-tree)。算法采用了kd-树算法思想,通过启发式地识别网格化后数据分布情况并合并相邻近似网格单元来防止局部划分过细问题,从而减少所添加的噪声,提高查询精度。通过实验对比分析了kd-PPDP算法与现有基于网格结构的划分发布方法的查询误差以及时间效率,结果表明了该算法的有效性和可行性。