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.     

一种安全高效的轨迹隐私保护方案

针对现有的假轨迹隐私保护方法大多忽视了背景知识攻击并且生成的轨迹相似度不足,提出一种基于第三方可信服务器的新的保护方法.当用户端提出请求时,首先根据用户所在的地理位置和假位置的距离约束生成合适的假位置,然后利用轨迹相似度这一约束让生成的假轨迹的方向与真实轨迹的方向更加相似.实验表明:该算法与随机生成的假轨迹算法相比轨迹...     

位置服务中一种基于假轨迹的轨迹隐私保护方法

在位置隐私保护中,现有的方法很多都是针对用户单个位置的隐私保护,而现实情况是,用户始终处在一个连续运动的状态中,在每一个地点都有可能发出位置查询服务,由此可以产生一个用户运动的轨迹。因此如何保证这条轨迹不被攻击者识别出来就是连续查询条件下要解决的问题。针对轨迹隐私保护问题,文章提出一种基于假轨迹的轨迹隐私保护方法,在用户连续查询形成运行轨迹的同时,算法根据用户自身设定的隐私度参数要求,生成符合要求的假位置和假轨迹,通过降低攻击者的识别概率来提高轨迹隐私保护度。模拟仿真实验结果证明,与随机生成假轨迹的方法相比,在隐私保护度较高的情形下,文章方法在时间消耗和假轨迹的生成数目上都有一定的优势。     

防止暴露位置攻击的轨迹隐私保护

为解决移动对象轨迹信息被大量收集所导致的轨迹隐私泄露问题,提出了基于假轨迹的轨迹隐私保护算法。在该算法中,考虑了用户的暴露位置,基于轨迹相似性和位置多样性的综合度量,设计了一种启发式规则来选择假轨迹,从而使得生成的假轨迹能有效隐匿真实轨迹和敏感位置。此外,还提出了轨迹有向图策略和基于网格划分的地图策略来优化算法的执行效率。基于真实的轨迹数据进行实验测试和分析,实验结果表明所提算法在保持数据可用性的情况下能有效保护真实轨迹。     

基于用户相关性的差分隐私轨迹隐私保护方案

在使用位置查询服务时需要提供用户真实位置信息,导致用户信息泄露。大部分研究只针对单个用户的隐私保护,而忽略了多用户之间的相关性。针对轨迹隐私保护中多用户相关性的问题,提出了一种基于用户相关性的差分隐私轨迹隐私保护方案。首先,构建历史轨迹树,利用变阶马尔可夫模型预测用户轨迹,从轨迹集合中生成一组高可用性的轨迹数据集;其次,根据用户轨迹之间的相关性获取一组关联性较低的预测轨迹集;最后,通过自定义隐私预算的方法,根据用户不同的隐私需求动态调整每个位置点的隐私预算并为发布轨迹添加拉普拉斯噪声。实验结果表明：与LPADP算法相比,该算法的执行效率提升了10%~15.9%;与PTPP和LPADP算法相比,该算法的数据可用性提升了11%~16.1%,同时提升了隐私保护程度。     

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。     

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.     

基于查询概率的假位置选择算法

位置服务(Location-based Service,LBS)已经成为日常生活的重要组成部分。用户在享受位置服务带来的巨大便利的同时,也面临着巨大的隐私泄露风险。针对传统的位置隐私保护中K-匿名机制没有考虑到攻击者具有背景知识或者边信息的问题,提出了一种改进的假位置选择算法来保护位置隐私。该方法首先对样本空间进行网格划分,并基于历史查询数据计算出每个位置单元的查询概率;再结合历史查询概率为用户寻找(K－1)个假位置,使得这(K－1)个假位置的历史查询概率与用户所在位置的历史查询概率尽量相同,并且使这K个位置尽量 分散。实验结果证明了该算法在位置隐私保护方面的有效性。     

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。     

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。     

基于区间区域的位置隐私保护方法

现有的[k]-匿名位置隐私保护机制通过检索历史请求记录来构造匿名位置集,而检索需要花销大量的时间。针对这一问题,运用Geohash编码快速检索的优越性,提出了基于区间区域的位置隐私保护方法。将用户的真实位置泛化到区间区域中,根据Geohash编码原理来检索相同编码的位置作为候选位置集,再根据用户的隐私需求,为用户提供个性化的[k]-匿名隐私保护服务。仿真实验表明,在相同大小的检索范围内,该方法不仅可以快速地进行匿名处理,还能够给用户提供更加高效安全的位置服务。     

车联网中基于位置服务的个性化位置隐私保护

随着车联网的快速发展,用户享受车联网提供的位置服务(location-based services,LBSs)时,位置隐私泄漏是一个关键安全问题.针对车载网络中位置服务隐私泄露问题,提出了一种基于差分隐私的个性化位置隐私保护方案,在保护用户隐私的前提下,满足用户个性化隐私需求.首先,定义归一化的决策矩阵,描述导航推荐路...     

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。     

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。