社交网络中的位置隐私保护研究

随着智能终端设备和社交网络服务的广泛使用,移动互联网发展的一个重要趋势是社交、位置和移动相融合,在这些应用中,位置是一项非常重要的信息。该文从位置隐私泄露的风险出发,介绍了几种位置隐私保护技术,比较它们的优劣,提出了移动感知的匿位区域生成方法,通过信息熵理论将用户位置的不可推测性最大化,实现了社交网络中个人隐私保护。     

一种增强的位置分享隐私保护方案*

目前,位置分享已经成为移动在线社交网络中一个非常重要的功能。与此同时,人们也对位置分享过程中产生的隐私泄露问题越来越担忧。如果得不到足够的隐私保护,用户很可能不愿意分享自己的位置信息。针对移动在线社交网络中位置分享的隐私保护问题,本文进行了深入的研究,指出了已有的保护方案的缺陷,提出了一个名为BMobishare 的安全方案。该方案改进了先前方案的架构,并采用位置加密和Bloom过滤器来阻止非法攻击。最后,通过安全分析和模拟实验,证明了BMobishare 方案能有效地保护用户位置和社交网络的隐私信息。     

移动社交网络中的隐私设计

对现有移动社交网络应用中的位置隐私问题提出了新的理解,总结了3 类主要可能造成隐私泄露风险的原因和3 类与之对应的必要保护手段,并且提出了一种结合策略与算法的位置隐私保护机制.在同时构建的基于位置感知的移动协作应用原型系统LaMOC 上,该隐私保护设计能够有效从两方面全面保护用户的位置隐私.一是支持用户通过灵活的策略方式,完全控制自身的位置信息共享方式;二是通过隐私保护算法使恶意攻击者无法得到用户的敏感位置信息.该隐私保护设计在一定程度上有效保护了移动社交网络应用中的用户位置隐私.     

基于社交网络好友攻击的位置隐私保护模型

随着无线网络的发展,移动社交网络用户发布其所在的地理位置信息时,如果包含敏感地理位置会导致用户隐私受到攻击。现有的位置隐私保护方法都是对用户发布的位置进行泛化处理,以牺牲用户的服务质量为代价,且大部分都是将攻击者定位在LBS服务商,没有考虑到统一对社交网络中的好友根据其可靠程度的不同提供不同准确度的地理位置信息。针对此问题,提出了基于社交网络好友亲密度分级的隐私保护模型L-intimacy,用来防止好友攻击者的攻击。理论分析和实验结果表明,与加入到Latitude服务的Google Maps相比,该方法既能保护移动社交网络用户的相关隐私,同时又具有较小的信息损失度。     

面向移动社交网络的位置隐私保护方法

移动社交网络为人们的生活带来了极大的便利,但用户在享受这些服务带来便利的同时,个人位置隐私受到了严重威胁。首先对用户位置隐私保护需求进行了形式化描述,继而针对用户的敏感兴趣点泄露问题,提出了一种情景感知的隐私保护方法。该方法将位置信息、社交关系、个人信息引入到知识构建算法中以计算兴趣点间的相关性,并利用该相关性及时空情景实时判断发布当前位置是否会泄露用户隐私,进而实现了隐私保护与服务可用性间的平衡。最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

支持K-近邻搜索的移动社交网络隐私保护方案

聚焦移动社交网络特征和用户隐私保护的多元需求,本文首次提出一种支持K-近邻搜索的移动社交网络隐私保护方案.方案首先构建融合细粒度访问控制的位置隐私安全模型,在此模型下设计面向移动终端的轻量级位置加密算法,并基于同态加密机制以及安全多方计算思想设计位置密文重加密协议以及K-近邻搜索协议,从而构建安全可信的协同搜索架构,保证服务提供商在无需解密位置的前提下,对用户与好友之间距离进行安全计算并排序,在保护用户位置隐私的同时满足其近邻搜索服务的可用性;除此之外,为了满足细粒度访问控制,方案提出基于公钥广播加密的好友动态管理机制,用户无需为原有好友更新各自的密钥集合的情况下即可赋予或移除好友搜索其位置的权力,实现常数级好友身份认证.安全性方面,方案在随机预言模型下满足自适应L语义安全性以及撤销安全性.性能方面,与单服务器架构的相关工作相比,本方案降低了用户与服务器之间通信代价的同时,减少了向服务器泄露的位置信息与搜索模式,实现移动社交网络隐私性与可用性的有效平衡.     

一种个性化移动社交网络轨迹隐私保护方案*

针对移动社交网络迅猛发展带来的发布轨迹隐私泄露问题,提出了一种个性化的轨迹保护方案。根据个体个性化的隐私保护需求差异,对不同个体采用了不同的保护准则,这样可以解决传统隐私保护下“过度保护”及轨迹效用低等问题。给出k敏感轨迹匿名和(k,p)敏感轨迹匿名等重要的隐私保护定义,并利用Trie树的构造、剪枝、重构等技术实现了个体的个性化隐私保护。最后,通过在真实数据集上的实验分析,证明该个性化方案比现存隐私保护方案在轨迹位置损失率方面性能优,计算延时较低和效率高。     

社交媒体用户行为的时间模式隐私攻击方法

网络社交媒体用户个人隐私信息的保护具有极其重要的意义。现有的有关隐私保护的研究集中于一般关系型数据、位置和轨迹信息、社交网络关系等数据类型的隐私保护,而社交媒体数据结构的复杂性使得隐私泄露的情况变得更加隐蔽,现有针对其他类型数据的隐私泄露的判定方式和隐私保护方法难于直接用于社交媒体用户行为的时间模式分析。为了发现社交媒体复杂时间数据中存在的潜在隐私泄露问题,给出针对网络论坛用户的行为时间模式的隐私泄露挖掘方法,设计并实现了多方法、多选择的聚类攻击者模型,实验通过攻击社交媒体用户的行为模式数据集,发现了用户行为时间模式的特异性和网络论坛中广泛存在着的用户隐私泄露的问题,应当引起充分重视。     

移动社交网络安全问题与对策研究

随着移动通信技术的提高和智能移动终端的普及,移动社交网络已经在人们生活中扮演着重要角色,给人们带来了极大便利.但是移动社交网络在用户信息泄露和移动支付安全方面的问题,严重威胁着用户的隐私和财产安全.本文从社交网络中用户信息泄漏和移动支付安全两个方面,详细分析了用户隐私泄漏和威胁移动支付安全的主要方式,并给出了相应的防护建议.     

PrivateCheckIn:一种移动社交网络中的轨迹隐私保护方法

移动设备的发展及无线网络的普及促使移动社交网络的出现及发展.签到服务作为移动社交网络中的主流应用,存在着严重的轨迹隐私泄露风险.文中针对签到服务中假名用户的轨迹隐私泄露问题,提出了一种轨迹隐私保护方法PrivateCheckIn.该方法设计了一种签到序列缓存机制,通过为缓存的签到序列建立前缀树、对前缀树进行剪枝及重构形成k-匿名前缀树,遍历k-匿名前缀树得到k-匿名签到序列,达到了轨迹k-匿名的隐私保护效果.文中证明了PrivateCheckIn方法既能保护假名用户的轨迹隐私,又确保损失签到位置最少,有效地保证了用户体验.通过构建前缀树的方式获取轨迹k-匿名集降低了计算代价.最后,文中在真实数据集上与(k,δ)-anonymity 方法进行了充分的对比实验,验证了PrivateCheckIn方法的准确性与有效性.     

Long-term location privacy protection for location-based services in mobile cloud computing

The popularity of mobile devices, especially intelligent mobile phones, significantly prompt various location-based services (LBSs) in cloud systems. These services not only greatly facilitate people’s daily lives, but also cause serious threats that users’ location information may be misused or leaked by service providers. The dummy-based privacy protection techniques have significant advantages over others because they neither rely on trusted servers nor need adequate number of trustworthy peers. Existing dummy-based location privacy protection schemes, however, cannot yet provide long-term privacy protection. In this paper, we propose four principles for the dummy-based long-term location privacy protection (LT-LPP). Based on the principles, we propose a set of long-term consistent dummy generation algorithms for the LT-LPP. Our approach is built on soft computing techniques and can balance the preferred privacy protection and computing cost. Comprehensive experimental results demonstrate that our approach is effective to both long-term privacy protection and fake path generation for LBSs in mobile clouds.     

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。     

IMTP——一种MIPv6身份与移动轨迹隐私保护机制

身份与移动轨迹隐私保护是MIPv6研究与应用领域的一个关注热点。针对移动节点的移动消息和应用数据易受恶意流量分析而暴露身份并被定位追踪的问题,提出一种支持身份隐匿并防范定位追踪的MIPv6地址隐私保护机制,即IMTP机制。首先,通过自定义移动消息选项Encryptedword、与本地地址作异或变换,实现了移动节点身份的隐私保护;然后,借助任意节点互相认证技术完成位置代理随机任命,从而隐蔽移动节点的转交地址,实现了MIPv6节点移动轨迹的隐私保护。仿真结果表明,IMTP机制具备隐私保护能力强、资源开销少、对标准MIPv6协议改动小且良好支持路由优化等优势,还具有部署灵活、扩展性强等优点。IMTP机制提供的身份与移动轨迹双重隐私保护将更有利于降低特定移动节点通信数据的截获概率,从而保障移动节点间的通信安全。     

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。     

面向Android应用的细粒度位置隐私保护系统

位置隐私保护是移动定位服务中的关键安全问题,粗粒度的访问控制机制通过绝对的授权策略抑制了位置信息的暴露,但是忽略了用户的服务质量。提出一种针对本地位置信息的时空模糊算法,实现了细粒度的位置隐私保护系统,在保障用户服务质量的前提下实现位置信息的模糊,从而达到隐私保护的目的。首先设计了一种针对应用程序位置服务请求的位置信息拦截技术,截获精确位置信息,并使用位置模糊算法进行模糊处理;将模糊后的安全位置信息返回给Apps,从而实现位置隐私保护。实验结果证明了该方法的有效性。     

Preserving location privacy without exact locations in mobile services

Privacy preservation has recently received considerable attention in location-based services (LBSs). A large number of location cloaking algorithms have been proposed for protecting the location privacy of mobile users. However, most existing cloaking approaches assume that mobile users are trusted. And exact locations are required to protect location privacy, which is exactly the information mobile users want to hide. In this paper, we propose a p-anti-conspiration privacy model to anonymize over semi-honest users. Furthermore, two k*NNG-based cloaking algorithms, vk*NNCA and ek*NNCA, are proposed to protect location privacy without exact locations. The efficiency and effectiveness of the proposed algorithms are validated by a series of carefully designed experiments. The experimental results show that the price paid for location privacy protection without exact locations is small.     

基于策略的移动RFID隐私安全问题研究

隐私安全问题是移动RFID众多安全问题中最重要的问题之一.对移动RFID的隐私安全问题进行研究,并提出一个基于策略的移动RFID隐私保护系统,该系统通过建立和管理应用服务的隐私保护策略,并根据标签的隐私策略对信息进行访问控制,确保隐私安全.     

基于语义的位置服务隐私保护综述

位置服务发展引起的隐私泄露问题已不容忽视。基于语义的位置隐私保护是位置隐私保护工作中的重要组成部分。首先总结了近年来基于语义的位置隐私保护研究工作,包括隐私保护设计中的关键因素、语义保护可行性、相关概念等;随后讨论了基于语义的位置隐私保护机制、语义相似度测量方法、隐私保护度量方法等;最后展望了基于语义的位置隐私保护未来的研究方向。