协作代理增量查询的LBS隐私保护方法

针对基于位置服务(LBS)应用中现有隐私保护方法受系统体系结构局限,提出了一种协作代理增量查询的LBS隐私保护方法:移动用户通过Chord协议自组织为P2P网络,同时采用簇节点状态维护机制,以及负载均衡机制来保证系统稳定,用户消费服务时,通过模糊自身真实位置,并在网络内选择协作意愿度高的代理用户,由其完成代理增量近邻查询.从理论上对P2P网络性能及算法效率进行了实验,结果表明:该方法在不牺牲服务质量的同时具有较高的计算效率,实现了隐私保护度与服务质量的平衡.     

一种基于隐私拆分的轨迹隐私保护方法

针对连续位置服务中的位置隐私问题,提出一种基于隐私拆分的轨迹隐私保护方法.首先,系统分析轨迹中基于时空关联的位置攻击方法,提出历史、空间和行进3种位置相关性,并利用差分隐私模型,建立单点位置的发布对查询轨迹的前向和后向隐私风险评估机制.在此基础上,提出一种基于多服务器的交替查询机制,通过拆分查询轨迹,消除轨迹中位置间的相关性,提高轨迹的隐私安全.最后,基于真实数据集的仿真实验验证模型的有效性和可行性.     

位置服务隐私保护

隐私的泄露问题不仅包含用户提交的位置和查询数据,更是包含了其中隐藏的用户身份、兴趣爱好、社会习惯、行为模式等。对位置服务隐私保护的技术进行综述,介绍了位置服务的应用场景、位置隐私的攻击方法。对现有的隐私保护体系结构和保护技术进行整理归纳。对未来的研究进行了展望,并提出一种基于缓存的时空扰动方法和LBS隐私保护度量假设方案。     

5G环境下移动用户位置隐私保护方法研究

为解决5G环境下高频次位置服务（location based service,LBS）带来的位置隐私暴露问题,分析了5G环境下移动用户位置隐私泄露风险,梳理了已有隐私保护技术,并对3类常见方法进行分析对比,针对5G环境下位置隐私保护面临的新挑战,提出了一种适合5G环境的隐私保护方法,即融合定位隐私保护方法.该方法通过降维初步处理、融合隐私算法及传输加密方法,在不提升复杂度的情况下,处理了从定位维度选择、定位中间过程乃至传输全链路的风险.仿真分析结果表明,该方法能在混合场景下实现高效的隐私保护,适用于5G超密集高频次位置服务.      

一种基于安全索引的位置隐私保护方法

基于位置的服务(location based services, LBS)为人们日常生活带来极大便利的同时也严重地威胁到用户的隐私.为了在保护用户位置隐私的同时降低用户的查询代价,提出了一种基于安全索引的位置隐私保护方法(location privacy protection method based on secure index, LPPMSI).LPPMSI不需要用户搜集数据信息,数据拥有者为虚假位置信息建立安全索引.用户能够安全、快速地检索到虚假位置信息,服务器再执行基于虚假位置的LBS.并且还提出了基于滑动窗口的候选位置选择算法,有效减少候选位置选择时间.实验结果表明,LPPMSI在不改变隐私保护能力的前提下,不需要用户花费大量时间搜集数据分布及查询概率信息.     

不影响隐私的位置服务查询处理模型

基于位置服务的应用中,针对没有可信任的服务器人们的隐私信息将受到严重威胁的问题,提出了一个位置服务查询处理模型.该模型是移动和固定用户在不显示其位置信息的情况下使用基于位置服务的新框架.实验结果显示:该模型位置匿名器采用的金字塔结构较其它算法有一定的优越性,用户数可达到50000个或更多,且用户数越多,位置匿名器的性能越高;隐私感知查询处理器使用过滤算法可大幅减少查询处理时间.该模型具有一定的理论价值和实用价值.     

云计算隐私保护的Yao式乱码电路kNN分类算法

针对现有云计算加密数据库分类算法的高时间开销问题,提出一种安全有效的基于Yao式乱码电路云计算隐私保护的kNN分类算法,该方法既能保护数据隐私和查询隐私,又能隐藏数据访问模式,同时又能保证高效查询处理的工作。该算法由4部分组成：加密kd树搜索阶段、kNN检索阶段、结果验证阶段和多数类选择阶段。通过加密索引搜索方案来过滤与查询无关的数据,隐藏了最终的类标签和数据访问模式,提高云计算中数据查询处理的效率。通过Yao式乱码电路来支持有效的kNN分类,保护云计算中数据隐私和查询隐私,同时减少了kNN分类的时间开销。对Yao式乱码电路kNN分类方法的安全性进行了分析。实验结果表明,在分类时间方面,所提算法的性能优于现有PPkNN方法和SkNNCI方法。     

一种分配查询的k-匿名位置隐私保护方案

针对基于位置服务中移动终端用户位置隐私保护存在时空关联和背景知识攻击的问题,提出一种分配查询的k-匿名位置隐私保护方案。基于查询概率和欧氏距离,在相邻网格区域内筛选假位置,合并真实用户位置形成k-匿名;通过兴趣点语义四叉树为假位置分配合理的查询,从时间、位置及查询3个维度提升用户被识别的不确定性,从而增强用户隐私度。安全性分析表明,提出的方案满足匿名性、不可伪造性和抵抗查询服务跟踪等安全特性。仿真实验表明,提出的方案具有较高的隐私保护度和效率以及较低的通信开销。     

增强现实中基于LBS的双重匿名位置隐私保护方法

基于位置服务(LBS)和增强现实技术快速发展的同时,促进了基于位置服务的应用范围扩大,同时也带来了用户位置隐私泄露的隐患,针对这一问题,本文提出一种双重匿名方法保护用户位置隐私,该方法融合自适应k匿名技术和差分隐私技术,根据用户服务请求类型判断隐私等级自适应产生k值,然后通过差分隐私技术随机产生扰动,将扰动位置作为用户真实位置发送给服务提供商.实验结果表明该方法提高了相对匿名度,LBS服务质量也得到保障,从而有效地保护了用户的位置隐私.     

路网环境下基于位置服务的隐私保护方法

保护用户位置隐私的目的是防止其他人以任何方式获知移动用户过去、现在的位置,同时向用户提供高质量的服务.保护用户的查询隐私的目的是防止其他人以任何方式获知用户发送的查询请求.公路网络环境下,隐私保护有着独特的结构特点.结合公路网络的特点,基于网络扩张的方法,形成一个内部含有环的无向图,作为用户发送查询请求的匿名空间,即在路网图中取带环的小图,该图结合了环和树的结构特点,有效地防止了匿名空间的单一路径化,对用户的位置隐私起到了保护作用.同时,首次提出对匿名空间的精炼.通过对匿名空间的精炼,可以测定同一匿名集内的用户构造的匿名集是否完全相同或者两个匿名集去掉交集之后是否为单一路径,可以有效防止匿名集由于不具有相互性所带来的查询隐私泄露.