基于数据库驱动认知无线电网络的位置隐私保护方案

动态频谱共享能够解决由于互联无线设备快速增长导致的频谱资源短缺问题,但用户需要向数据库提交位置信息来查询频谱的可用性,造成用户的隐私泄露,而多数位置信息保护方案较少同时考虑对主要用户（PU）和二级用户（SU）的位置隐私保护。提出一种基于盲签名和秘密共享的数据库驱动认知无线电网络隐私保护方案。通过对PU和SU的双重隐私保护,使用盲签名和匿名来确保匿名验证用户身份,同时运用秘密共享避免泄露用户信息。仿真结果表明,与PeDSS和LP-Goldberg等方案相比,该方案具有较好的评估性能和更高的安全性,能够更好地应用于移动环境中。     

一种增强的位置分享隐私保护方案*

目前,位置分享已经成为移动在线社交网络中一个非常重要的功能。与此同时,人们也对位置分享过程中产生的隐私泄露问题越来越担忧。如果得不到足够的隐私保护,用户很可能不愿意分享自己的位置信息。针对移动在线社交网络中位置分享的隐私保护问题,本文进行了深入的研究,指出了已有的保护方案的缺陷,提出了一个名为BMobishare 的安全方案。该方案改进了先前方案的架构,并采用位置加密和Bloom过滤器来阻止非法攻击。最后,通过安全分析和模拟实验,证明了BMobishare 方案能有效地保护用户位置和社交网络的隐私信息。     

基于固定基点的安全查询策略

针对兴趣点查询服务带来的位置隐私泄露问题,提出一种基于固定基点的位置隐私保护方案FixBP。引入地点l-差异性原则,防范位置同质攻击和地图匹配攻击;固定查询使用的基点,降低构造匿名区域产生的开销,便于位置服务提供商做查询优化。对比实验结果表明,FixBP比DLS方案构造匿名区域的开销更小,FixBP、SpaceTwist、DLS、SybilQuery方案中FixBP为服务提供商带来的查询开销最小;POI数据库分析实验结果表明,FixBP方案比DLS、SybilQuery方案产生的通信开销更小。     

支持虚拟车辆辅助假名更新的混合区位置隐私保护方案

在车载通信系统中,车辆的位置信息泄露会危及驾驶员的隐私安全,而基于混合区中车辆的假名更新是实现位置隐私保护的一种有效方法。然而,现有的一些混合区方案忽略了车辆密度变化对位置隐私保护效果的影响。针对此问题,本文提出了一种支持虚拟车辆辅助假名更新的混合区位置隐私保护方案。该方案旨在根据周围合作车辆的密度不同来动态调整生成所需的虚拟车辆,并广播它们的踪迹,使攻击者无法区分虚拟车辆和真实车辆,从而实现车辆的位置隐私保护。仿真实验结果表明,该方案通过引入虚拟车辆信息,使攻击者无法区分虚拟车辆和真实车辆,有效降低了车辆真实位置或轨迹泄露的可能性,同时提高了交通密度较低情况下的位置隐私保护效果。     

基于车辆协作的混淆路径轨迹隐私保护机制

在车联网中,车辆通过和第三方共享位置信息获得基于位置的服务,这可能会导致车辆轨迹隐私泄露。针对该问题,提出基于车辆协作的混淆路径轨迹保护机制。首先,车辆轨迹熵达到自定义的轨迹保护阈值后,减少车辆混淆,解决了路径混淆开销大的问题。然后,设计路径混淆算法来增加车辆在路口路径混淆的机会,提高了车辆轨迹保护程度。最后,仿真实验从轨迹熵和轨迹跟踪成功率验证了该方法的有效性和高效性。     

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。     

一种基于匿名区域变换的位置隐私保护方法

针对基于位置服务的应用中存在的用户位置隐私泄露问题,提出一种基于匿名区域变换的位置隐私保护方法。在离用户一定距离处选择一个锚点生成匿名区域后,利用邻近节点处理法计算用户邻近节点查询结果与用户真实位置之间的距离,从而实现在保护用户位置隐私的同时得到精确的查询结果。理论分析和实验结果表明,与Cloaking Region和SpaceTwist算法相比,该方法在保证较低通信开销的前提下,具有较好的位置隐私保护性能。     

融合语义位置的差分私有位置隐私保护方法

如何在位置差分隐私保护中实现更合理的噪声添加是当前研究的一大热点,但在不同的位置添加相同噪声的隐私保护模式会导致服务可用性和隐私保护度下降。针对这问题,提出了一种融合语义位置的差分私有位置隐私保护方法,该方法首先利用"地理不可区分性"的框架构建预期距离,然后通过定义隐私质量函数和需求函数构建语义位置信息来确定不同位置点的敏感度,最后依据位置点的敏感度为不同类型的区域细粒度地添加Laplace噪声,系统地解决了位置隐私保护、服务可用性和时间开销之间的矛盾。在两个公开数据集上进行仿真实验,与已有的方法从基于贝叶斯攻击的查询成功率、基于预期距离量化的服务可用性和时间开销方面进行了对比分析,结果证明了所提方法的可行性和有效性,并且在隐私保护度、服务可用性和时间开销方面取得了更好的权衡。     

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。     

面向移动社交网络的位置隐私保护方法

移动社交网络为人们的生活带来了极大的便利,但用户在享受这些服务带来便利的同时,个人位置隐私受到了严重威胁。首先对用户位置隐私保护需求进行了形式化描述,继而针对用户的敏感兴趣点泄露问题,提出了一种情景感知的隐私保护方法。该方法将位置信息、社交关系、个人信息引入到知识构建算法中以计算兴趣点间的相关性,并利用该相关性及时空情景实时判断发布当前位置是否会泄露用户隐私,进而实现了隐私保护与服务可用性间的平衡。最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

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.     

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.     

ServLoc:无线传感反应网络的安全位置服务机制

为解决无线传感反应网络的安全位置服务问题,提出了一种距离无关的安全定位协议--ServLoc定位协议.在该协议中,反应器通过认证消息包、被动接收定位请求、过滤虚假信息等方法进行位置攻击防御,位置匿名和分布地确定传感器节点位置.另外也提出了一种基于表决的位置校验协议--ServLoc校验协议,并对反应器攻击的防御方法进行了初步探讨.分析说明,该协议能够有效地平衡位置欺骗攻击的成功率和定位失效率,并在网络遭受位置攻击时,仍能有效地完成安全位置服务.     

基于BACS算法的数据库查询优化

针对布谷鸟算法局部搜索能力弱、寻优精度低等缺陷,提出一种蝙蝠算法和布谷鸟算法相融合的数据库查询优化算法（BACS）。按照布谷鸟优化算法对鸟巢位置进行更新,利用蝙蝠算法的动态转换策略对鸟巢位置进一步更新,避免算法陷入局部最优;最后将BACS应用于数据库查询优化问题求解,并通过仿真实验对BACS的性能进行测试。实验结果表明,BACS加快了数据库查询优化求解的收敛速度,获得了质量更高的查询优化方案。     

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。     

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。     

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。