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。     

一种连续LBS请求下的位置匿名方法

为避免不同时刻来自同一用户的连续位置服务(LBS)请求之间的相关攻击,提出一种改进的k-匿名模型,设计一种连续LBS请求下的位置匿名方法。在满足用户隐私要求的前提下,利用位置采样寻找最优的匿名集,使用户平均匿名区域最小。分析结果表明,该方法能合理利用系统计算资源,提高在多用户请求下系统的响应速度。     

一种基于坐标和的保护位置隐私近邻查询方法

空间定位和无线通信技术的成熟促进了基于位置服务(Location Based Service,LBS)的发展,用户通过向LBS服务器发送位置和查询信息获取相应服务。这种模式不可避免地带来对用户个体隐私的侵犯。随着用户对个体隐私信息安全的日益关注,如何在保护用户位置隐私安全下提供基于位置的查询服务成为研究的热点。现有的基于可信第三方的方法主要存在以下问题:(1)难以寻找满足要求的可信第三方;(2)可信第三方容易成为系统的瓶颈,造成系统查询效率和扩展性较差。针对这些问题,提出一种不依赖于可信第三方的隐私保护查询策略,即客户端通过向LBS服务提供方发送其当前位置的二维坐标之和,实现对查询发起用户位置隐私的保护。LBS服务器通过设置基于坐标和的查询处理策略将包含查询结果的候选解反馈给客户端,进一步通过对候选解的有效剪枝,有效降低通信开销以及服务器与客户端的处理代价。理论分析和实验结果表明,算法是可行的,能够有效解决依赖于可信第三方的系统带来的查询效率和系统扩展性较差的问题。     

基于位置服务中用户隐私泄露与保护

移动互联网、智能手持终端设备和车载终端设备的发展,使得基于位置的服务为越来越多的用户所熟知与使用.用户在享受便利服务的同时,也主动或被动地承担着隐私泄露的风险.近年来发生多起位置隐私泄露造成了人身安全事故,人们也越来越注重自身隐私的保护.介绍了基于位置服务中用户隐私泄露的方式,以及当前主流的位置隐私保护技术.     

基于用户网格和两级缓存的LBS位置隐私保护方案

提出了一种采用用户网格和两级缓存技术相结合的方案,该方法采用基于第三方可信服务器的体系结构,在用户提交服务查询请求时,将用户的真实位置以正方形网格区域代替并发送给匿名服务器;在匿名服务器中,将地理空间以最小匿名区域为大小的固定网格划分以提高缓存利用率,同时使用四叉树存储固定网格区域,加快k-匿名区域的生成速度;在移动终端和第三方可信服务器中同时引入缓存机制,减少用户与第三方可信服务器以及位置服务提供商之间的交互次数,有效提高了查询响应速度与用户隐私保护程度。     

路网环境下保护LBS位置隐私的连续KNN查询方法

位置隐私保护与基于位置的服务(location based service, LBS)的查询服务质量是一对矛盾,在连续查询(continuous query)和实际路网环境下,位置隐私保护问题需考虑更多限制因素.如何在路网连续查询过程中有效保护用户位置隐私的同时获取精确的兴趣点(place of interest, POI)查询结果是目前的研究热点.利用假位置的思想,提出了路网环境下以交叉路口作为锚点的连续查询算法,在保护位置隐私的同时获取精确的K邻近查询(K nearest neighbor, KNN)结果;基于注入假查询和构造查询匿名组的方法,提出了抗查询内容关联攻击和抗运动模式推断攻击的轨迹隐私保护方法,并在分析中给出了位置隐私保护和查询服务质量平衡方法的讨论.性能分析及实验表明,该方法能够在连续查询中提供较强的位置隐私保护,并具有良好的实效性和均衡的数据通信量.     

LBS中基于移动终端的连续查询用户轨迹隐匿方法*

为减少现有LBS(基于位置的服务)机制给用户位置信息和个人隐私泄露带来的威胁,提出并实现了一个基于移动智能终端的连续查询用户运动轨迹保护方案.该方法利用移动终端来规划虚拟路径,以减少用户在连续查询中的隐私泄露,且不需要第三方服务器提供位置匿名服务,由用户自主决定何时启动位置隐匿机制.实验证明,提出的方法有效地隐匿了连续查询用户的位置及轨迹信息.     

稀疏环境下基于位置服务的隐私保护方法

为保护稀疏环境下的用户身份和位置信息,提出一种基于位置服务(LBS)的隐私保护方法,通过确定访问的LBS服务是否为匿名服务决定增加虚拟用户还是虚拟位置。根据空间区域的时延特点模拟生成真实用户位置信息及其分布,保证虚拟信息的拟真性。通过增加虚拟用户信息或位置信息及其关联映射复杂度,实现用户匿名性。实验结果表明,与随机生成虚拟信息的隐私保护方法相比,该方法生成的虚拟信息更符合真实场景,具有更好的隐私保护效果。     

基于博弈论的用户相互协作的位置隐私保护方法

位置隐私保护正在受到越来越多人的关注与研究,目前基于用户相互合作的无中心服务器的位置隐私保护成为当前研究的重点.为了在不可信环境下更好地保护用户位置隐私,从技术上提出了一种基于博弈分析思想的用户协作的位置隐私保护方法Privacy_l,此方法通过用户协作形成匿名组,以匿名组的密度中心作为锚点代替真实位置发起查询;通过安全求和来计算锚点,解决在现实不可信环境下不诚信合作的问题;同时根据用户的不同位置隐私需求,通过设置不同的隐私保护参数水平,达到不同的匿名保护效果,并且采用改进的增量查询方法提高近邻查询效率.仿真实验表明,此方法具有较好的性能,能够更好应用于现实环境.     

物联网位置隐私保护综述

位置信息是物联网感知信息的基本要素之一,也是物联网提供基于位置服务的前提.位置信息在带来服务便利的同时,其泄露也带来诸多威胁.物联网位置隐私保护已成为当前的研究热点之一.综述了物联网位置隐私保护领域现有的工作,阐述了物联网位置隐私保护的目标与挑战,重点介绍物联网在定位过程、基于位置服务以及边信息中的位置隐私泄露方式及对应的位置隐私保护机制,并探讨了物联网位置隐私保护技术未来的发展方向.     

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。     

位置服务中基于贝叶斯的隐私泄露分析

个人位置信息是一种物理隐私信息,敌手可以根据背景知识获取用户的真实身份.为了分析位置服务的用户隐私问题,建模了敌手进行身份推理攻击的过程,并提出了一种根据个人位置信息测量身份泄露的贝叶斯推理方法.通过对比观测的位置信息与背景知识数据库的匹配程度,该方法能重新识别用户真实身份.实验采用了真实路网的数据集,结果显示不可信LBS通过收集查询请求能以很高的概率确定用户真实身份.研究表明高精度的个人位置信息泄露导致很高的身份隐私风险.     

支持区间查询的基于位置服务外包数据隐私保护方案

随着云计算技术的迅猛发展,越来越多的LBS服务被外包到云上运行以减少本地的计算和存储成本.然而,外包环境下的云服务器通常被认为是一个半可信的实体,LBS提供商的数据安全和用户的个人隐私将会面临新的安全挑战.针对现有基于位置服务数据外包方案中不支持区间查询和隐私保护不足等问题,文章提出一种支持区间查询的LBS外包数据隐私...     

基于假位置选择的位置隐私脱敏算法

传统位置隐私脱敏技术容易遭受背景知识攻击和单点攻击,造成用户位置隐私泄露,危及其生命财产安全。针对此问题,提出了一种基于假位置选择的位置隐私脱敏算法DLPD（dummy location privacy desensitization）。首先,通过衡量位置敏感程度、实行偏移优化、过滤位置查询概率来构造假位置候选集;其次,改善位置分布筛选假位置;最终,构造安全匿名集实现位置隐私脱敏。实验证明,该算法增强了隐私保护强度,提高了隐私保护的有效性,同时,降低了开销,具有实用性。     

路网环境下位置隐私保护技术研究进展

基于位置服务(LBS)在给人们带来方便的同时也引起了越来越多的安全隐患,位置隐私保护成为了学术界和业界关注的焦点.由于大部分用户是沿着道路交通网络移动,研究路网环境下的位置隐私技术更具有现实意义.通过分析路网环境面临隐私泄露的新挑战,从网络扩张匿名技术、X-Star匿名技术、Mix zone匿名技术三个方面对现有路网下的位置隐私技术进行了深入研究,比较了其隐私水平、服务质量等性能指标.最后,总结了路网环境下位置隐私保护技术存在的问题及未来的研究热点.     

基于连续近邻服务请求的位置匿名方法的研究

随着智能设备的普及,基于位置的服务变得越来越流行,人们通过网络获取便捷服务时,同时也将自己的位置信息暴露给LBS提供商,带来了隐私泄露的威胁。针对如何保护用户的位置信息不被泄露问题,国内外学者提出很多种解决方案,其中一种典型的方法是冗余地址查询方法。然而之前的方法在连续的近邻查询过程中存在处理速度较慢,反应延迟较大的问题。为了提高冗余匿名方法连续近邻查询的查询速度和效率,本文利用局部性原理,提出了一种改进算法,能够有效提高服务器的处理速度和查询时间,减少响应延迟。实验结果表明,对连续性较强的近邻查询,本文建议的方法相对于之前的方法查询性能有较大的提高。     

基于遗传算法的空间网格划分匿名算法

隐私泄露问题已经成为阻碍基于位置的服务（location-based services,LBS）进一步发展的原因。针对当LBS用户发送查询时,用户的个人隐私可能会泄露给攻击者的问题,提出了基于遗传算法的空间网格划分的隐私保护算法（GAGP）。算法包括两个方法,即地图分割算法和假名生成法。地图分割算法利用遗传算法给每个网格赋权值,再通过使用邻接网格扩展的方法,保证每个划分区域的查询频率基本相等。假名生成法是用户在每次发送查询时使用假名来应对长期统计的攻击方式。通过实验证明所提算法与其他三种算法相比结果较好,所以提出的方案能够有效地保护用户的隐私。     

基于加密分割的位置隐私保护方法

基于位置的服务(location-based services,LBS)由于存在隐私泄露问题已越来越成为隐私保护领域中的热点.针对用户协作的隐私保护方法无法为参与用户提供自定义匿名度功能,且对协作用户的隐私保护效力不足,提出了一种基于加密分割的位置隐私保护方法.该方法采用分布式结构,通过用户对查询信息进行分割、加密、交换混合,满足了用户自定义匿名度需求,提高了用户间的隐私安全性,同时,采用假名方法抵御长期统计的攻击方式.通过理论分析和实验结果表明所提出的方法具有较好的隐私保护效果.     

连续不确定协作用户的隐私保护方法

针对分布式系统架构的基于位置服务隐私保护方法在连续位置查询服务中可能会受到的差异识别攻击,提出了一种单元格不确定性扩张的连续匿名区域隐私保护方法。该方法通过连续匿名区域内的协作用户缓存查询结果,并提供给需要同类查询结果的邻近用户的方法,降低申请者在整个连续位置查询服务的过程中与位置服务提供商之间的直接信息交互量,使得不可信的服务提供商无法获得足够的申请者信息来发动差异识别攻击,最大程度地保护了申请者的位置隐私。最后,通过安全性分析验证了所提出方法的隐私保护能力,同时利用实验验证进一步证明了该算法的安全性和执行效率。