移动互联网服务的隐私保护机制

探讨了考虑背景信息的位置和查询隐私保护方案,如基于背景信息的虚假位置k-匿名方案、同时保护位置和兴趣的隐私保护方案、基于交互的隐私保护方案,还探讨了基于用户隐私链拆分的实名认证和身份隐私保护策略;认为在避免可信第三方参与,敌手能够获取到背景信息的前提下,能够实现对用户身份、位置和查询隐私的保护,达到信任机制和隐私保护的有机结合将是未来隐私保护发展的趋势。     

智能移动终端的位置隐私保护技术

从位置隐私保护理论模型和位置隐私保护方法两个方面入手,对智能移动终端上的位置隐私保护研究现状进行了探讨,重点研究当前模型和方法的优缺点以及各自的适用场景;结合智能终端和移动互联网的发展趋势,指出当前位置隐私保护技术存在的问题,对未来的研究方向提出了建议。     

情境感知的位置隐私保护方法研究进展

随着无线通信技术与智能移动终端的发展,基于位置的服务(LBS, location-based service)得到广泛应用,与移动对象位置相关的数据隐私保护已经成为LBS中的研究热点。首先简单介绍了位置隐私与情境感知的基本概念;其次,对现有的位置隐私保护方法从隐私保护效果、服务质量、系统结构和时空情境自适应性4个方面进行分析总结,指出了该研究的发展趋势;最后,对情境感知的位置隐私保护方法现状进行介绍,讨论了该领域存在的研究难点以及未来的研究方向。     

位置隐私保护技术研究

位置服务给人们的生活带来诸多便利的同时,也面临泄漏用户位置信息的危险,这为他人实施不法行为提供了可乘之机。隐私问题已经成为位置服务以及研究人员的一个严峻的挑战。解决隐私问题的关键是在保护个人信息的同时也要保证服务质量,需要在两者之间取得平衡。文中综述了基于轨迹的隐私保护技术和基于位置的隐私保护技术的研究现状与进展,阐述了基于位置和轨迹的隐私保护方法、类型、目标和挑战,分析了隐私保护技术存在的主要问题,并对位置隐私保护技术的发展方向进行了探讨,为位置隐私保护的进一步研究提供参考。     

轨迹隐私保护研究综述

随着智能终端的普及和无线通信技术的发展,基于位置的服务已渗入到人们的日常生活当中.这些服务在给人们的日常生活带来便利的同时,也带来隐私泄漏的风险.针对轨迹数据的推理攻击不仅可分析出目标用户的家庭住址、工作地点等敏感位置信息,甚至可推测出用户的生活习惯、健康状态、宗教信仰等隐私信息.轨迹隐私能否得到妥善保护已成为制约移动互联网发展的瓶颈问题.本文对已有的轨迹隐私保护方法进行了分类描述,并分析已有工作的优缺点,最后指明未来的研究方向.     

一种主动扩散式的位置隐私保护方法

随着基于位置的信息服务的日益普及,位置信息的隐私保护已逐渐成为了一个突出的安全问题.因此,提出了一种基于主动共享机制的位置隐私保护方案,该方案引入位置服务信息的邻近共享机制,通过在邻居节点主动共享位置服务信息,有效降低了移动用户对位置服务器的依赖,从而提高了其位置信息的隐私性.论文分别采用病毒传播模型和仿真实验对方案进行理论分析和有效性验证.     

基于差分隐私模型的位置轨迹发布技术研究

位置轨迹大数据的安全分享、发布需求离不开位置轨迹隐私保护技术支持。在差分隐私出现之前,K-匿名及其衍生模型为位置轨迹隐私保护提供了一种量化评估的手段,但其安全性严重依赖于攻击者所掌握的背景知识,当有新的攻击出现时模型无法提供完善的隐私保护。差分隐私技术的出现有效地弥补了上述问题,越来越多地应用于轨迹数据隐私发布领域中。该文对基于差分隐私理论的轨迹隐私保护技术进行了研究与分析,重点介绍了差分隐私模型下位置直方图、轨迹直方图等空间统计数据发布方法,差分隐私模型下轨迹数据集发布方法,以及连续轨迹实时发布隐私保护模型。与此同时,在对现有方法对比分析的基础上,提出了未来的重点发展方向。     

蓝牙位置隐私保护方案的研究与设计

通过对蓝牙位置隐私攻击机制和现有保护方案不足的分析,建立了蓝牙地址分级模型,依据此模型设计了蓝牙位置隐私保护方案,与现有方案相比,该协议不仅可以抵抗针对蓝牙位置隐私的窃听攻击、重放攻击、跳频序列攻击、会话地址跟踪攻击、字典攻击和中间人攻击,同时具有较小的计算量和存储需求.     

基于本地化差分隐私的时序位置发布方案研究

为了解决基于位置的服务（Location Based Service,LBS）在收集用户位置数据时造成的隐私泄露,提出一种本地化差分隐私位置发布模型.首先,该模型采用了灵活的位置隐私保护方案（个性化隐私设置）,即由用户选择已设定的多种隐私策略或定制隐私策略,在此基础上设计了定制隐私策略位置扰动算法（Customized Privacy policy Location Perturbation algorithm,CPLP）;其次,提出并设计一种基于隐马尔可夫模型的时序关联位置隐私发布算法（Temporal Relational Location Privacy publishing algorithm,TRLP）,解决发布时序位置时产生的隐私泄露;最后,在GeoLife数据集和Gowalla数据集上通过对比实验验证了该模型的有效性.     

WSN中源节点隐私保护协议研究

无线传感器网络被广泛应(wireless sensor network,WSN)用于军事战场、环境监测等外部环境比较恶劣领域。又因为无线传感器网络依赖于无线通信,WSN节点资源受限,所以WSN安全问题相当突出。本文关注的是WSN中位置隐私保护问题,其中对源位置隐私保护进行了重点研究。文章首先对WSN的隐私保护问题进行了简单分类介绍,接着总结介绍了几种典型的源节点隐私保护方案,最后对评价源节点位置隐私保护协议有效性的协议度量标准进行了归纳总结。     

基于相对熵和K-means的形状相似差分隐私轨迹保护机制

为解决绝大多数研究未充分考虑位置对隐私预算的敏感程度以及轨迹形状带来的影响,使发布的轨迹可用性较差的问题,提出了基于相对熵和K-means的形状相似差分隐私轨迹保护机制.首先,根据地理空间的拓扑关系,利用相对熵计算真实位置对隐私预算的敏感程度,设计了位置敏感的隐私级别实时计算算法,并与差分隐私预算结合建立了一个新的隐私...     

车辆自组网的位置隐私保护技术研究

车辆自组网的位置服务在解决道路安全问题、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。总结了隐私保护内容,重点分析了车辆自组网的假名和签名2类隐私保护技术,其中假名方案分为基于特殊地形、基于安静时段、加密mix-zones和mix-zones通信代理;签名方案分为群签名和环签名。继而针对隐私保护水平的高低,分析了匿名集合、熵度量、数学理论分析和形式化证明几类主要的位置隐私度量方法,对其各自的特点进行了总结比较。     

隐私计算研究范畴及发展趋势

随着移动互联网、云计算和大数据技术的广泛应用,电商、搜索、社交网络等服务在提供便利的同时,大数据分析使用户隐私泄露的威胁日益凸显,不同系统隐私保护策略和能力的差异性使隐私的延伸管理更加困难,同一信息的隐私保护需求随时间变化需要多种隐私保护方案的组合协同。目前已有的各类隐私保护方案大多针对单一场景,隐私缺乏定量化的定义,隐私保护的效果、隐私泄露的利益损失以及隐私保护方案融合的复杂性三者之间的关系刻画缺乏系统的计算模型。因此,在分析隐私保护研究现状的基础上,提出隐私计算的概念,对隐私计算的内涵加以界定,从隐私信息的全生命周期讨论隐私计算研究范畴,并从隐私计算模型、隐私保护场景适应的密码理论、隐私控制与抗大数据分析的隐私保护、基于信息隐藏的隐私保护以及支持高并发的隐私保护服务架构等方面展望隐私计算的发展趋势。     

基于差分隐私的频繁项集挖掘研究综述

频繁项集及其真实支持度都可能泄露数据集中的隐私信息。最近提出的差分隐私保护模型比传统隐私保护模型隐私保护效果更好。首先,介绍了差分隐私保护模型的基本理论。其次,介绍了差分隐私下的几种频繁项集挖掘算法,分析了各个算法的优缺点。最后展望了未来的研究方向。     

位置服务中基于盲签名的隐私保护技术研究

针对传统的基于位置的服务(LBS)隐私保护模式的不足,提出了一种新的位置隐私保护技术,利用RSA密码体制,构造一种盲签名方案来实现用户真实身份的隐藏,从而达到了保护位置信息的目的,实现用户对位置隐私的完全控制,分析结果表明,该技术能有效降低通信开销以及服务器与客户端的处理代价。     

连续服务请求下基于假位置的用户隐私增强方法

基于假位置的隐私保护方案在为用户提供准确位置服务查询结果的同时,还无需第三方和共享密钥。然而,当用户连续请求位置服务时,由于现有保护单次查询的假位置方案未考虑相邻位置集合间的时空关系,使攻击者能推断出假位置,降低用户的位置隐私保护等级。针对上述问题,采用现有假位置方案生成候选假位置,并通过连续合理性检查和单次隐私增强对其进行筛选,提出一个适用于连续请求的假位置隐私保护增强方法。安全性分析表明,所提方法能保证连续请求中形成的移动路径在时空上不可区分,有效保护连续请求中的用户位置隐私。大量实验表明,所提方法在不增加用户计算开销的同时,与采用的候选假位置生成方案相比,还能提高用户单次查询的隐私保护等级。     

基于位置服务中用户信息安全保护方法

由于物联网位王服务(LBS)中信息的采集与传输非常频繁,采集终端遍布全球,信息的安全问题是关系到物联网产业能否安全可持续发展,为了解决在物联网LBS中的隐私保护的问题,提出了一个新的面向隐私保护的安全模型,使位置掩护设施来加强隐私信息保护,能够以时间和空间属性的方式来掩盖用户的真实位置.与其他的保护隐私的方法相比,本文提出的访问控制模型能更灵活、更完善地保护用户的隐私信息.     

数据挖掘中的隐私保护技术进展分析

隐私保护的数据挖掘已经成为数据挖掘研究中一个重要领域,对隐私保护数据挖掘技术进行了分类,详细分析和比较了其中各种有代表性的算法,并对隐私保护数据挖掘技术进一步研究的方向进行展望.     

基于虚拟区域划分的位置隐私保护算法

基于位置的服务需要用户授权应用对其位置信息进行数据分析,因此会暴露用户真实位置,甚至可能会导致严重的隐私泄露问题.针对这一问题,考虑到要区分不同用户所需服务的质量,采用了虚拟区域划分的策略,提出了新的位置隐私保护方案.该方案首先通过分级确定防护程度,其次根据用户的真实位置和防护程度划定虚拟区域,最后通过随机数来确立替代...     

面向LBS的隐私保护模型及方案

首先,提出一种基于中心服务器结构的位置隐私保护模型,然后,针对该模型设计了一种基于伪随机置换的位置隐私保护方案,此方案借鉴k-匿名技术、秘密信息检索技术的设计理念和方法,实现了完美匿名和基于位置的盲查询。最后,证明此方案具备不可追踪性和不可关联性等安全属性,并对方案的效率问题进行了分析。