基于位置语义的增量近邻隐私保护研究

针对LBS查询服务中构造的匿名区或选取的锚点仍位于敏感区域而导致的位置隐私泄露问题,提出一种基于位置语义的增量近邻隐私保护方法。该方法在客户端/服务器体系架构下,先根据用户的位置隐私需求计算语义安全匿名区,保护用户位置隐私;再筛选语义安全匿名区中道路交叉点作为语义安全锚点,保证了选取锚点是真实存在的,且其语义安全性达到最大;最终客户端以锚点位置请求服务并获取查询结果。实验结果表明,该方法能够较好地保护用户位置的隐私,且查询准确率较高约90%,查询时间较低约60 ms。     

基于V-grid模型的位置隐私保护方法

Casper模型只适用于用户移动速度较慢的情况,当用户高速运动时,匿名区域构造成功率下降,LBS服务质量降低。为此,提出一种基于V-grid模型的位置隐私保护方法。引入用户移动速度,在构造匿名区域前更新用户位置,以满足不同移动速度用户的隐私需求。实验结果表明,V-grid模型适用于户运动速度不同的情况,比Casper模型的匿名区域构造成功率更高,服务质量更好。     

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.     

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。     

一个无证书强指定验证者签名方案的安全性分析与改进

位置隐私泄露已经成为限制LBS应用普及的主要因素,而现有的位置隐私保护方法大都没有考虑移动用户所处的环境背景——道路网络。针对此问题,提出了一种基于路网环境的位置隐私保护方法,该方法主要包含3个部分:(1)利用Voronoi图原理构造路网V图,以满足用户路段多样性要求;(2)提出一种新的隐私模型——V_k-隐私模型,其兼顾匿名集内所有用户的隐私需求,并有效保证服务质量;(3)基于V_k-隐私模型提出一种新的位置匿名算法,它对同一V区内的多个用户进行共同匿名处理,以提高匿名效率和安全性。方法充分考虑了道路网络的结构特点,兼顾了用户的隐私需求与服务质量。通过理论分析论证了方法的抗推断攻击特性,并通过实验验证了方法的可行性。     

一种可控可信的匿名通信方案

加密技术只能对通信数据的内容进行保护,在电子投票、电子医疗、电子商务和电子现金等一些特殊的应用领域,用户的身份、行为、地理位置等隐私信息的保护程度是评估整个系统安全性的重要因素之一.常用的隐私保护方法是利用匿名通信技术来抵抗窃听和流量分析攻击,但匿名通信技术在增强用户身份等隐私信息保护的同时,恶意用户的身份与行为也受到了匿名保护,如何保护合法用户隐私的同时又能防止恶意行为的攻击是推动匿名通信技术大规模应用的关键.作者以增强计算机安全的可信计算技术为基础,提出一种基于可信平台模块的可控可信匿名通信系统架构,该架构通过群组通信技术实现发送方的身份匿名,在通信链路上采用加密嵌套封装的数据通信方法实现用户行为、地理位置等隐私信息的保护.利用这一框架实现的匿名通信方案是由用户向身份管理中心注册获取群组信息、通过可信性评估的用户从节点服务器下载信任节点、用户用随机选择的信任节点建立匿名通信链路、服务提供方对恶意匿名行为用户的追踪等4个功能模块组成.作者对这些模块的协议进行了体系化设计,并给出了每个模块对应的协议方案.通过对方案的安全性、可信性、匿名性、效率等方面的分析与仿真,表明该方案具有较好的安全性、可控性与可信性,可以满足未来互联网环境下大规模部署匿名通信系统的需要.     

具有向后无关性的群签名位置隐私保护方案

用户的位置隐私往往包含敏感数据信息,现有的一些位置隐私保护方案由于未能充分考虑匿名数据的可靠性和群内成员撤销时的向后无关性,而不能很好地保护用户的位置隐私。针对上述问题,文章提出具有向后无关性的群签名位置隐私保护方案。该方案以请求用户和协同用户的请求/应答来构造匿名集,避免因匿名服务器被攻破而导致请求用户的隐私泄露；以请求用户的注册时间来生成签名私钥串,使得该方案支持向后无关地撤销异常用户。安全性分析和性能分析表明,文章方案有较高的安全性和较低的计算成本。     

面向位置服务的K-Vretr隐私保护方法

针对K匿名、空间泛化等隐私保护方法中匿名区域受攻击造成用户隐私泄露的问题,提出一种基于K匿名机制的K-Vretr方法.首先,引入Voronoi图模型,利用离散的Voronoi图特性,分析同类信息点,生成K匿名集发送给LBS服务器;其次,定义关系矩阵,计算出用户位置与目标信息点之间的邻近关系;再次,应用二次剩余假设模型,...     

OrientPrivacy:移动环境下的隐私保护服务器

系统展示了移动计算服务中的隐私保护服务器--OrientPrivacy.它主要由3部分组成:1)移动数据生成模块.可以模拟生成移动用户的查询和位置信息,导入用户兴趣点(POI)和用户所在城市的地图;2)隐私处理模块.根据用户的隐私保护需求,采用隐私处理算法,将用户的精确位置转换成匿名区域,同时将用户的敏感查询进行隐匿;3)匿名结果展示模块.展示隐私处理的结果,并展示移动用户的匿名区域和隐私服务质量参数.     

QR-TCM:具有质量保证的位置服务隐私保护模型

针对传统的基于位置服务的隐私模型匿名时间较长的情况,建立了QR-TCM模型。该模型提出了隐私保护算法CRCA。通过分析影响匿名时间的因素,提出了解决用户服务延迟的方法以及位置服务质量评价模型。实验采用了标准数据集上的数据,通过响应时间、隐私性等多个维度去衡量QR-TCM模型。实验结果证明,该方法适用于连续查询位置隐私保护,可有效保护用户的位置隐私和提供及时的服务。     

路网环境下的语义多样性位置隐私保护方法

针对位置服务中基于K-匿名方法构造的匿名集因未考虑语义信息导致语义推断攻击问题,提出了一种路网环境下的语义多样性位置隐私保护方法。该方法根据不同语义位置用户访问数量,利用欧氏距离选择具有相似特性的语义位置类型,构建最优语义位置类型集合。根据路段上属于该类型集的语义位置所占比例,选择最优路段构建匿名集,使得匿名集不仅满足语义多样性,而且增加了用户语义位置的不确定性。实验结果表明,与LSBASC算法相比,该方法在平均匿名时间上提高了27%,SDA算法的执行效率更好。在相对空间粒度上减小了21%,隐私泄露程度上降低了3%,SDA算法以更小的匿名空间提供更高的服务质量和隐私保护程度,能有效地保护用户语义位置隐私。     

基于连续位置服务请求的位置匿名方法的研究

随着无线技术和移动定位技术的蓬勃发展,出现了一种新的研究领域——基于位置的服务(location-based service,LBS)。用户在享受此类服务的时候不得不把自己的精确位置发送给服务提供商,使得用户可能面临位置隐私泄露的危险。位置k-匿名是最常见的位置隐私保护技术之一,通过将用户的精确位置泛化为一个具有k-匿名性质的区域来达到隐私保护的目的。但是在移动用户连续不断发出位置服务请求的场景下,攻击者能够根据用户的历史请求之间的关系推测出用户的隐私。此种状况下,传统的孤立查询的k-匿名模型失效。文章提出了一种更加优化的k-匿名模型,在满足用户指定匿名度的前提下,利用活动区域内用户的历史位置分布情况寻找出现次数最多且位置分布最密集的k-1个用户组成共同匿名集。实验结果表明,该方法在保证用户要求匿名度的前提下能够有效降低共同匿名区域的面积。     

邻近敏感区域随机变换的隐私保护方法

针对现有基于位置服务的隐私保护方法缺乏对邻近匿名用户的保护,因而攻击者可利用尚未被保护的匿名用户通过分析剔除的方式识别用户的真实位置,进而造成用户位置隐私泄露的问题,基于邻近敏感区域随机选择计算提出了一种邻近位置保护方法。该方法基于随机变换,实现对用户当前位置及其邻近位置的隐私保护,以此防止攻击者通过剔除的方式识别和获得用户隐私。通过模拟实验比较,可证实该方法具有较好的隐私保护能力和算法适用性。     

基于SpaceTwist的K-匿名增量近邻查询位置隐私保护算法

摘 要：随着移动网络的持续进步,基于位置的服务在日常生活中被广泛应用,同时位置隐私保护也成为广大用户所关注的焦点。基于SpaceTwist算法和K-匿名算法,结合路网环境提出一种新的位置隐私保护方法。该方法摆脱第三方可信匿名器,采用客户-服务器体系结构,根据用户的位置隐私需求结合用户所在路网环境设计出用户端匿名区生成算法,并且保证K-匿名。用户端以该匿名区请求基于位置的服务,服务器根据用户请求返回检索点并满足用户期望的K近临结果。根据不同的路网环境和用户隐私需求进行大量实验,证明该算法在满足用户基于位置服务需求的同时提高了对用户位置隐私的保护。     

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。     

面向连续查询的敏感语义位置隐私保护方案

针对连续查询位置服务中构造匿名区域未考虑语义位置信息导致敏感隐私泄露问题，通过设计[(K,θ)]-隐私模型，提出一种路网环境下面向连续查询的敏感语义位置隐私保护方案。该方案利用Voronoi图将城市路网预先划分为独立的Voronoi单元，依据用户的移动路径和移动速度，选择具有相似特性的其他[K-1]个用户，构建匿名用户集；利用匿名用户集用户设定的敏感语义位置类型和语义安全阈值，以及用户所处语义位置的Voronoi单元，构建满足[(K,θ)]-隐私模型的语义安全匿名区域，可以同时防止连续查询追踪攻击和语义推断攻击。实验结果表明，与SCPA算法相比，该方案在隐私保护程度上提升约15%，系统开销上降低约20%。     

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.     

一种位置服务隐私保护方法

近年来,大多数的位置服务隐私保护转向了基于用户协作的P2P形式,但是此模式最大的弊端在于协作用户存在不诚信的情况,如果出现恶意的协作用户,那么协作组用户信息可能会被泄露.在此前提下,本文通过添加第三方信任机构为移动用户进行网络行为异常检测的方式,提出一种防范位置隐私泄露给恶意用户的方法,并通过二叉树的形式扩展P2P模式下的寻找协作用户的范围.通过实验验证,可以有效地防范非诚信用户加入匿名组,降低了信息泄露的可能.     

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。     

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。