基于语义的位置隐私保护综述

5G时代的到来使基于位置的服务（LBS）应用更加广泛,但用户在享受LBS带来的巨大便利时,也会面对由位置服务引发的诸多隐私泄露问题。为了加强匿名的安全性,提高数据效用,对抗拥有一定背景知识的攻击以及保护用户的敏感信息,研究者们提出了基于语义的位置隐私保护机制。首先,对位置隐私保护系统结构和传统的保护技术进行介绍;其次,分析了基于语义的隐私泄露和攻击方式,给出了结合语义的位置隐私保护需求,重点从单点位置隐私保护和轨迹隐私保护两个方面综述了基于语义的位置隐私保护研究中最新的关键技术和成果;最后,对未来技术发展趋势和下一步研究工作进行展望。     

位置轨迹相关性差分隐私保护技术研究与进展

随着移动互联网、智能终端设备和GPS定位技术的普及应用,产生了大量轨迹数据以应用于基于位置的服务.然而,具有时空相关性的行动轨迹可以体现或泄露单用户的个人信息或多用户之间的某些社会关系信息,进一步导致严重的隐私泄露.这些位置轨迹数据的共享和发布离不开隐私保护技术的支持,而大多数隐私保护模型的安全性是基于一定的背景知识,若背景知识已被攻击者掌握,则无法提供完善的隐私保护.差分隐私技术有效弥补这一缺陷,并广泛应用于位置轨迹数据相关性隐私保护领域中.本文首先介绍差分隐私、全局敏感度、噪声机制以及组合性质等相关概念;其次系统地对基于差分隐私的位置轨迹相关性隐私保护技术进行了研究与分析,进一步地详细阐述了差分隐私模型下单条轨迹内相关性保护、两条不同轨迹之间相关性保护以及多条不同轨迹之间相关性保护在时间、空间以及时空方面的隐私保护方法;最后,在对现有方法对比分析的基础上,提出了位置轨迹相关性隐私保护未来的重点研究发展方向.     

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。     

基于差分隐私的个人轨迹信息保护机制

随着智能手机的发展,基于位置的服务越来越受欢迎,这种服务正在引起严重的隐私问题,因为许多用户不愿看到他们的位置信息泄露给服务提供商。近年来研究人员将广义的差分隐私概念引入了位置信息保护中,提供了一个具有严格数学证明的专用隐私保护框架。直观地说,差分隐私意味着通过扰动,使给定距离内的任何两个可能的发布位置的生成概率相似,因此攻击者无法了解用户的真实位置。然而,在保证隐私的前提下,用户总是希望所访问服务的质量损失是最小的。针对上述问题给出了一种后置映射的方法来实现。后置映射机制可以在满足相同的隐私级别同时改善其平均服务质量,并结合真实数据,对机制进行了仿真分析,结果显示机制的服务质量损失低于平面拉普拉斯机制。     

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。     

基于轨迹形状多样性的隐私保护算法

针对匿名集内轨迹间的高度相似性而导致的轨迹隐私泄露问题,提出基于轨迹形状多样性的隐私保护算法。该算法通过轨迹同步化处理的方式改进轨迹数据的预处理过程,以减少信息损失;并借鉴l-多样性思想,在贪婪聚类时选择l条具有形状多样性的轨迹作为匿名集成员,以防止集合内成员轨迹的形状相似性过高而导致轨迹形状相似性攻击。理论分析及实验结果均表明,该算法能够在保证轨迹k-匿名的同时满足l-多样性,算法运行时间较小,且减少了轨迹信息损失,增强了轨迹数据的可用性,更好地实现了轨迹隐私保护,可有效应用到隐私保护轨迹数据发布中。     

基于k-匿名的轨迹数据隐私发布研究综述

随着移动定位技术的发展,大量移动轨迹数据使信息泄露于公开的互联空间中,使攻击者可以通过计算推理挖掘轨迹信息。轨迹数据发布的隐私保护是近年来网络空间安全领域研究的热点问题。为了防止该类轨迹数据隐私的泄露,通常采用k-匿名技术实现轨迹的隐私保护。该技术在国内外研究中取得了一定的成果。本文阐述了轨迹隐私保护的相关定义及研究方法,对国内外移动轨迹数据k-匿名隐私保护研究的成果进行了总结,并介绍了国内外有关轨迹数据k-匿名隐私保护研究的相关技术。同时对国内外的技术进行了比较,详细叙述了国外与国内各自方法的优点,指出了研究中存在的不足与今后研究的大致方向。     

基于统计差分的轨迹隐私保护

随着车联网不断地发展,车联网为驾乘者提供便捷服务的同时,也带来了相应的隐私保护问题.轨迹数据发布将可能泄露用户位置隐私,从而危害用户人身安全;为改变已有差分隐私保护方法中添加随机噪音的弊端,提出一种基于统计差分隐私的轨迹隐私保护方法.车辆行驶轨迹具有Markov过程的特点,根据车辆轨迹的特征计算轨迹中位置节点敏感度;并根据位置敏感度,统计阈值和敏感度阈值添加适量Laplace噪音;使用平均相对误差评价轨迹数据的可用性大小.实验证实了基于统计差分隐私的轨迹隐私保护方法的可用性和有效性.     

轨迹隐私保护技术研究进展分析

随着移动社会网络和信息技术的发展,基于位置的服务应用更加广泛,轨迹隐私作为一种特殊的位置隐私,受到了人们的广泛关注。轨迹数据蕴含了移动用户在时间、空间维度内的丰富信息,结合其他相关的背景知识对这些数据进行挖掘、分析,可以获得许多隐私信息,其可能对人身安全造成威胁。因此如何在保证用户获得高质量服务的同时,又较好地保护用户的轨迹隐私,是轨迹隐私保护技术研究的核心内容。首先介绍了轨迹隐私保护的概念、应用类型、技术分类、衡量标准和系统结构;其次研究了近年来国内外关于轨迹隐私保护研究的主要技术和方法;最后分析了该领域当前的研究热点,并对未来的研究方向进行了展望。     

空间众包中的位置隐私保护技术综述

群众外包(crowdsourcing,简称众包)是互联网发展带来的新的商业模式,依赖大量的工作者完成任务。许多众包任务都是在线完成的,其中存在一类特殊的任务依赖于用户实际的位置信息,这类依赖于用户实际位置信息的众包通常被称为空间众包。近年来,随着移动设备和无线网络的迅速发展,传感器能够更加精确的获取用户的位置、移动速度和方向等信息,空间众包中用户的位置隐私安全问题日益凸显。本文集中介绍空间众包的基本概念,工作流程以及已有空间众包平台中的位置隐私保护问题,并以此为基础详细阐述了空间众包中基于差分隐私、空间匿名以及加密技术的三种主流的隐私保护模型。最后总结并展望了我们未来的研究方向。     

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。     

位置隐私保护的虚拟轨迹填充算法

针对位置隐私保护中路网环境和欧氏空间环境对移动对象不同的约束限制，提出一种适用于这两类不同空间约束特点的虚拟轨迹填充算法。该算法接管了用户与位置服务提供者之间的交互，并构建了虚拟用户轨迹对真实轨迹进行混淆填充，从而实现了真实轨迹的隐藏和保护。首先，对目标区域进行分区和汇聚点提取；随后，以汇聚点为基础进行轨迹分段和虚拟轨迹的生成；最后，通过构建时序预置算法和轨迹混淆填充算法实现了虚拟轨迹的合理分布，增加了将轨迹信息关联到特定目标对象的难度。实验结果表明，所提算法能够在每用户15次以内的填充后将位置隐私披露风险概率从60%下降并稳定在10%左右，轨迹隐私披露概率从50%下降并稳定在6%左右，能达到较好的位置隐私保护的效果。     

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。     

路网环境下基于星图的位置隐私保护技术研究

近年来,具备GPS定位和互联网功能的移动设备和智能手机已经变得非常普遍,人们使用这些设备可以很方便地获取所需的信息。但是,人们在享受这些基于位置的服务的同时,也引发了严重的隐私问题。如果攻击者知晓用户的精确位置,那么他可能推测出敏感信息。因此,当人们使用LBS时有必要引入位置隐私保护机制。提出了路网环境下移动服务隐私保护的通用模型—基于星图的隐私保护模式,并通过基于Hilbert序列的星网络扩展、匿名星选择机制等满足每个用户的共匿条件。在实际道路网络上的实验评估了该隐匿模型的有效性。     

边缘辅助群智感知位置隐私保护多任务分配机制

为了解决群智感知中隐私泄露和多任务分配的问题,提出了一种边缘辅助群智感知位置隐私保护(EALP)多任务分配机制。首先,考虑群感知任务具有地理相近特征,利用改进的模糊聚类(FCM)算法对任务位置进行聚类组合,改进聚类数目指标,提高多任务分配的合理性。接着,为了防止云平台和感知用户之间的共谋,在任务分配阶段,提出一种位置隐私保护协议,在感知用户、云服务器和边缘节点之间部署同态加密,云感知平台能够安全地计算感知用户的移动距离,而不知道感知用户的位置和任务聚类中心位置。最后,提出了一种基于蚁群算法多任务分配优化方案,兼顾平台和感知用户两者利益,优化感知用户执行任务路径。实验结果表明,与同类方法相比,所提机制在保护位置隐私的前提下提高了任务完成率,降低了系统的感知成本和用户移动成本。     

基于语义位置保护的轨迹隐私保护的k-CS算法

针对轨迹数据隐私保护算法数据可用性低及易受语义位置攻击和最大运行速度攻击等问题,提出了一种在路网环境中基于语义轨迹的隐私保护算法——k-CS算法。首先,提出了两种路网环境中针对轨迹数据的攻击模型;然后,将路网环境中基于语义轨迹的隐私问题定义为k-CS匿名问题,并证明了该问题是一个NP难问题;最后,提出了一种基于图上顶点聚类的近似算法将图上的顶点进行匿名,将语义位置由相应的匿名区域取代。实验对所提算法和轨迹隐私保护经典算法（k,δ）-anonymity进行了对比,实验结果表明：k-CS算法在数据可用性、查询误差率、运行时间等方面优于（k,δ）-anonymity算法;平均信息丢失率比（k,δ）-anonymity算法降低了20%左右;算法运行时间比（k,δ）-anonymity算法减少近10%。     

基于差分隐私保护的谱聚类算法

针对传统的聚类算法存在隐私泄露的风险,提出一种基于差分隐私保护的谱聚类算法。该算法基于差分隐私模型,利用累计分布函数生成满足拉普拉斯分布的随机噪声,将该噪声添加到经过谱聚类算法计算的样本相似度的函数中,干扰样本个体之间的权重值,实现样本个体间的信息隐藏以达到隐私保护的目的。通过UCI数据集上的仿真实验,表明该算法能够在一定的信息损失度范围内实现有效的数据聚类,也可以对聚类数据进行保护。     

基于高效假轨迹的隐私保护算法研究

为了解决LBS服务中用户轨迹隐私泄露的问题,提出了一种基于高效假轨迹的隐私保护算法。首先,该方案综合考虑用户所处区域的背景信息,以划分网格的方式,统计每个网格的历史服务请求概率,确保生成的每一个假位置与对应真实位置具有相同的历史服务请求概率;其次,结合网格历史服务请求概率并通过万有引力定律模型计算出用户位置转移概率;最后,生成与真实位置转移概率最相近的k-1条假轨迹实现K-匿名。实验结果表明,该方案能够更有效地保护用户的轨迹隐私。     

增强现实中基于位置安全性的LBS位置隐私保护方法

为了解决基于位置的服务(LBS)和增强现实(AR)技术快速发展带来的用户位置隐私泄露的隐患,分析了现有的位置隐私保护方法的优缺点,提出基于位置安全性的位置隐私保护方法。将区域安全度和伪装区域引入该方法中,将提示某区域是否需要保护这一度量标准定义为区域安全度,非安全区域(即需要给予保护的区域)的区域安全度设置为1,安全区域(即不需要保护的区域)设置为0,通过扩大区域安全度和识别等级来计算位置安全度。实验结果表明,该方法与未引入位置安全性的方法相比降低了平均定位误差,提高了平均安全性,从而有效地保护了用户的位置隐私,提高了LBS的服务质量。