一种面向连续查询的虚拟轨迹隐私保护方法

随着全球移动定位设备的普及和网络通信技术的发展,催生出基于位置服务的应用(LBS)。享受LBS带来的便利服务的同时,用户的位置轨迹隐私保护受到严峻考验。现有的位置隐私保护方法大多针对用户单次查询设计,不能适用于连续查询;且匿名效果不佳。提出了一种采用中心服务器结构的假轨迹匿名方案,通过持续选择匿名区域内长时间所在的移动用户生成假位置点,构成虚拟轨迹的方式来混淆攻击者的判断,从而达到保护用户轨迹隐私的目的。仿真实验结果表明方法有效可行。     

An Efficient Location Privacy Protection Scheme Based on the Chinese Remainder Theorem

Traditional k-anonymity schemes cannot protect a user's privacy perfectly in big data and mobile network environments. In fact, existing k-anonymity schemes only protect location in datasets with small granularity. But in larger granularity datasets, a user's geographical region-location is always exposed in realizations of k-anonymity because of interaction with neighboring nodes. And if a user could not find enough adjacent access points, most existing schemes would be invalid. How to protect location information has become an important issue. But it has not attracted much attention. To solve this problem, two location-privacy protection models are proposed. Then a new generalized k-anonymity Location Privacy Protection Scheme based on the Chinese Remainder Theorem(LPSS-CRT) in Location-Based Services(LBSs) is proposed. We prove that it can guarantee that users can access LBSs without leaking their region-location information, which means the scheme can achieve perfect anonymity.Analysis shows that LPPS-CRT is more secure in protecting location privacy, including region information, and is more efficient, than similar schemes. It is suitable for dynamic environments for different users' privacy protection requests.     

基于分散子匿名区域的位置隐私保护方法

针对传统匿名方法存在查询结果不精确、通信开销大等不足,提出一种新的位置匿名方法,并为匿名模型提出了基于熵的隐私度量方法。相对于传统的匿名方法而言,该方法将匿名区域分裂为几个分散的子匿名区域,并用子匿名区域的中心位置代替子匿名内用户的真实位置向LBS服务器发起查询。该方法能使用户在保护自身隐私的同时相对地得出自己的精确查询结果。理论分析表明,该方法能将匿名器与LBS服务器之间的通信量降到最低,提高查询服务的质量。在用户稀少的场景下,方法的优越性更加明显。     

面向多用户的多层嵌套数据库加密方案

围绕外包数据的安全性问题与用户隐私性问题,展开对加密数据库方案的研究,提出了一个面向多用户的多层嵌套数据库加密方案.该方案根据洋葱模型多层理论,采用多种不同类型的加密算法对用户的外包数据进行多层嵌套加密,实现了既保证数据机密性又满足多种不同SQL查询类型的数据库加密方案.针对用户递交包含敏感信息的查询语句在一定程度上泄露用户自身的隐私这一问题,设计了基于单服务器私有信息检索(private information retrieval,PIR)技术的用户隐私保护机制,实现了用户匿名查询.安全性分析表明,该方案满足数据机密性与用户隐私性.Sysbench基准测试实验分析表明,该方案具有良好的查询处理效率、读写吞吐量以及健壮性.     

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。     

DASS：路网上基于交换和合并的用户敏感信息保护方法

近年来,越来越多的移动用户使用基于位置的服务。当用户将查询请求发送给不可信的位置服务器时,由于查询请求中包含用户隐私信息,因而出现了用户隐私泄露问题。现有大部分匿名方法主要针对用户位置和标识符信息的保护,很少有人考虑到用户敏感信息泄露问题。本文主要研究的是基于用户个性化隐私需求,公路网络中敏感信息保护问题。为了防止道路网络中的敏感同质性攻击,提出了一种基于交换和合并的敏感信息保护方法——划分匿名路段集（DASS）,即利用深度优先搜索在图中找出最初路段集,再经过交换、合并操作,寻找满足一定要求的匿名路段集。最后,通过实例分析了算法的可行性。     

Privacy Cost Analysis and Privacy Protection Based on Big Data

A comprehensive analysis of the impact privacy incidents on its market value is given.A broad set of instances of the exposure of personal information from a summary of some security mechanisms and the corresponding results are presented. The cumulative effect increases in magnitude over day following the breach announcement, but then decreases. Besides, a new privacy protection property, that is, p-sensitive k-anonymity is presented in this paper to protect against identity disclosure. We illustrated the inclusion of the two necessary conditions in the algorithm for computing a p-k-minimal generalization. Algorithms such as k-anonymity and l-diversity remain all sensitive attributes intact and apply generalization and suppression to the quasi-identifiers. This will keep the data "truthful" and provide good utility for data-mining applications, while achieving less perfect privacy. We aim to get the problem based on the prior analysis, and study the issue of privacy protection from the perspective of the model-benefit.     

基于k-匿名技术的学生成绩数据发布研究

采用k-匿名模式对学生成绩的发布进行控制,在学籍管理系统中实现了对学生成绩的隐私保护.     

基于隐私保护技术的DNS通信协议

 域名系统（DNS）是互联网基础服务,是互联网访问的重要入口,域名隐私保护是DNS安全的研究热点。提出了一种基于用户数据报协议（UDP）的DNS传输中用户隐私保护的加密方法：DNSDEA（DNS data encryption algorithm）。该方法采用PKI加密体系与DNS协议相融合,不仅解决了域名隐私保护问题,而且与传统DNS体系相兼容,保持了DNS系统的简单、高效的技术特点。与当前的DNS加密方法相比,DNSDEA提高了任务并行的并行化粒度,降低了加密情况下DNS查询的延时。     

基于两次聚类的k-匿名隐私保护

已有的k-匿名方法忽视了准标识符对不同敏感属性的影响且只考虑了对元组本身的聚类,在数据发布时造成了较大的信息损失。为此,提出一种通过两次聚类实现k-匿名的隐私保护方法。给出了影响矩阵的概念,用来描述准标识符对敏感属性的影响,研究了影响矩阵聚类技术,对敏感属性影响相近的元组进行聚类,实现k-匿名效果。实验验证结果表明,该方法具有良好的隐私保护效果,相对于基本k-匿名方法,该方法具有更小的平均等价类大小和更少的运行时间。     

基于Hash链的移动自组织网匿名路由激励协议

为激励移动自组织网络中的自私节点参与数据转发,以改善路由机制性能,在基于地理位置的路由机制中,提出了一种基于Hash链的匿名路由激励协议。该协议将基于Hash链的微支付机制,引入位置辅助隐私保护路由;通过对匿名数据转发节点进行实时激励,改善了不可信环境下隐私保护路由机制的性能。安全性分析表明:该协议能保证参与路由节点的匿名性,同时有效抵御针对基于地理位置路由的伪装攻击和重放攻击。效率分析表明:该协议能实时激励匿名节点参与数据转发。     

基于部分重编码的流数据发布隐私保护算法

针对流数据具有变化无常、 流动极快、 潜在无限等特征, 相比静态数据隐私保护难度更大的问题, 在流数据的基础上提出一种新的数据信息匿名算法, 解决了敏感值及其敏感等级随数据转变而转变的难题, 能有效地避免匿名流数据遭受链接攻击、 相似性攻击以及基于敏感分级的链接攻击威胁. 仿真实验结果表明, 该流数据 匿名模型可有效地保护数据的匿名信息.     

Clustered trajectories anonymity in wireless sensor networks

This paper proposes a clustered trajectories anonymity scheme(CTA) that enhances the k-anonymity scheme to provide the intended level of source location privacy in mobile event monitoring when a global attacker is assumed.CTA applies isomorphic property of rotation to create traces of the fake sources distributions which are similar to those of the real sources.Thus anonymity of each trajectory and that of the clustered is achieved.In addition,location k-diversity is achieved by distributing fake sources around the base station.To reduce the time delay,tree rooted at the base station is constructed to overlap part of the beacon interval of the nodes in the hierarchy.Both the analytical analysis and the simulation results prove that our scheme provides perfect anonymity with improved energy overhead and time delay.     

Web服务的多层入侵容忍机制

Web服务通过互联网向公众提供各种服务,其存在的漏洞容易受到攻击.攻击会导致许多恶意操作或故障,致使Web服务器无法正常工作或发生安全事件.确保服务器的安全性,以保障系统数据和服务的私密性、完整性及可用性.Web服务的多层入侵容忍机制,结合传统安全技术和容忍技术在服务器前和在服务器结构内部署不同传感器,侦测各请求对服务器的影响.对不同安全级别的请求提供相应的服务,并一定程度上容忍非正常请求的存在.在Web服务系统上提供有效的深度防御,提高Web服务器对入侵、攻击的适应能力,即使发生严重事件也能及时恢复Web服务.不会因存在入侵、故障而停止服务,从而提高Web服务器的生存能力.     

支持联合查询的高效可搜索对称加密方案

采用基于Diffie-Hellman类型操作的安全两方计算实现的OXT方案是目前支持联合查询的最优可搜索对称加密方案,但Diffie-Hellman类型操作计算开销大,将成为该方案的计算性能瓶颈.为了提高计算性能,提出一个支持联合查询的高效可搜索对称加密方案(EXT方案).该方案采用客户端单独计算关键字与文档之间的关系,并交给服务器检验该关系的方法来实现联合查询,从而避免了Diffie-Hellman类型操作.并从正确性、安全性以及性能方面对EXT方案进行分析.分析结果表明:与OXT方案相比较,EXT方案将系统初始化的计算量、查询时客户端的计算量、查询时服务器的计算量、存储开销分别降低了95.05%、97.67%、98.48%、55.05%.     

基于直接匿名证言的可信平台身份证明协议的设计

直接匿名证言(DAA)既解决了隐私CA的瓶颈问题,又实现对TPM的认证和匿名,是当前可信计算平台身份证明最好的理论解决方案之一,TCG在TPMv1.2中将其作为解决平台身份证明问题的标准.但该标准中仅仅重点描述了DAA实现认证和匿名的原理、复杂运算和关键步骤,并没有给出具体和完整的协议流程.基于DAA基本原理设计了可信平台身份证明的安全协议:AI-DAA.该协议不仅能够实现可信平台身份认证和隐私保护,而且还能保证协议实体之间的双向身份认证和信息传输的机密性.协议安全性分析表明,AI-DAA不仅能防止消息重放攻击,而且还能抵御中间人攻击.     

Providing Location-Aware Location Privacy Protection for Mobile Location-Based Services

Location privacy has been a serious concern for mobile users who use location-based services provided by third-party providers via mobile networks. Recently, there have been tremendous efforts on developing new anonymity or obfuscation techniques to protect location privacy of mobile users. Though effective in certain scenarios, these existing techniques usually assume that a user has a constant privacy requirement along spatial and/or temporal dimensions, which may be not true in real-life scenarios. In this paper, we introduce a new location privacy problem: Location-aware Location Privacy Protection(L2P2) problem, where users can define dynamic and diverse privacy requirements for different locations. The goal of the L2P2 problem is to find the smallest cloaking area for each location request so that diverse privacy requirements over spatial and/or temporal dimensions are satisfied for each user. In this paper, we formalize two versions of the L2P2 problem, and propose several efficient heuristics to provide such location-aware location privacy protection for mobile users. Through extensive simulations over large synthetic and real-life datasets, we confirm the effectiveness and efficiency of the proposed L2P2 algorithms.     

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.     

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。     

基于J2ME的校园即时查询系统

为填补校园信息在移动设备中的访问空缺, 设计了基于J2ME(Java Platform Micro Edition)的校园信息即时查询系统。该系统采用手机平台上流行的J2ME和J2ME Polish技术, 使客户端可以适应多种移动操作系统平台; 采用GSM (Global System for Mobile Communication) Modem硬件设备、多线程技术、模组化的设计结构、半同步/半异步模式, 使系统升级平滑, 便于新功能的加入和系统维护, 并有效解决了服务器与客户端交互和短信息交互模式双向信息提供问题; 从而实现了高效、方便、快捷的校园信息查询、 传播平台。测试结果验证了系统的可用性、 可靠性和安全性。