位置隐私

摘要： 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。

摘要： 随着互联网和无线定位技术的发展,基于位置的服务使人们的生活更加便捷,但用户的隐私受到的威胁也越来越大。在分析了现有的位置隐私保护模型的优缺点后,提出了基于非可信用户的多跳传输(MHT)模型,该模型中的所有角色都建立在不可信的基础上。通过请求信息的多跳传输将用户的位置信息摆脱和用户的相关性,完成对查询请求的脱敏处理,并通过两次加密处理,保证了查询请求及结果的安全性。在提供精确位置服务的同时,能够抵抗串通攻击和推理攻击,有效保护了用户的位置隐私。

摘要： 论文探讨了车联网车的位置隐私问题,通过联网系统模型建立以及假名分发方案的求证与仿真,就车辆假名提出了相应的管理框架,并制定了以位置隐私保护为目的的假名方案,基于此进行了假名更换是否具有安全性的评估工作。而所有的研究都建立在雾计算概念基础上。当前,雾计算技术正处于萌芽阶段,从技术层面来说,雾计算有着比云计算更强的优势,比如可以覆盖更广的空间、时延也更低,传感器网络具有丰富的节点,所以可以连接更多的边缘网络设备,上述优势都可以作为车联网假名管理强有力的技术支持。由此可知,论文所进行的研究与互联网“去中心化”的特点相吻合。从论文研究的仿真效果来看,假名管理全部包含在假名雾的模块之中,车辆通信成本大为降低,车辆的网络安全问题也得到了有效解决。因此,车辆的隐私问题可以随机数序列在科学研究和工程技术等方面得到了广泛的应用,其作用越来越重要。

摘要： 针对群智感知任务发布过程中,任务申请者、任务发布者以及授权机构可彼此获知位置隐私的问题,基于Paillier公钥密码系统的同态特性,提出了一种有效保障参与群智感知任务各实体间位置隐私的保护算法。该算法通过对可参与以及发布任务位置网格单元的密态环境的同态计算,完成对任务位置和响应位置的秘密匹配,从而实现位置隐私保护下的群智感知任务发布。最后,通过安全性分析,对所提出的任务发布方法从理论上加以分析证明,同时利用模拟环境的任务发布,对所提算法进行了实验验证,并在同条件下与同类算法进行比较,其结果进一步明确了所提算法的优势。

摘要： 群智感知中,任务发布者基于有限的任务预算招募合适的参与者来执行感知任务.但是,现有的相关工作依赖于可信第三方来执行参与者选择或者忽视了参与者位置隐私泄露问题.为了解决这些问题,本文提出一种基于区块链的群智感知中任务预算约束的位置隐私保护参与者选择方法LPWS.通过保序加密和Merkle树来为参与者提供个性化的位置隐私保护,确保参与者将精确位置隐藏于隐匿区域.在有限的任务预算下,LPWS将参与者选择问题建模为目标优化问题,并基于动态规划来确定一组合适的参与者以增加高质量感知数据获取的可能性.此外,在保证数据隐私和奖惩公平性下,LPWS基于数据质量评估结果完成报酬支付和信誉更新,从而激励参与者尽可能地提供高质量数据.仿真实验表明,LPWS在参与者选择方面具有可行性与有效性,保证了安全公平的参与者选择以及数据质量评估.与相关工作对比,在有限的任务预算下,LPWS不仅取得了更好的质价比,而且在确保任务完成质量的同时提供了位置隐私保护和数据隐私保护.

摘要： 随着智能移动设备技术和移动互联网技术的蓬勃发展,时空众包用户隐私保护成为群智能感知网络的热门话题。在分析攻击者模型的基础上,提出结合k-匿名与差分隐私的位置保护模型。同时利用分布式动态汇聚方法加快感知数据的传输速度以及斯塔克伯格博弈平衡服务质量和用户保护力度的平衡性。仿真结果表明,结合k-匿名和差分隐私保护模型相比较单一隐私保护机制拥有更高的隐私保护等级。当最大服务质量阈值约为1 km时,服务质量损失和隐私保护力度几乎相等。

摘要： 随着位置服务的不断发展,位置隐私保护已成为隐私保护研究的一个热点.当前已经提出了一系列位置隐私保护方案,这些隐私保护方案大多是基于空间扰动技术来实现的.然而,现有的位置隐私保护研究存在2方面的问题:首先大部分位置隐私保护方案在进行空间扰动时,未考虑用户轨迹点间复杂的关联关系,这样的位置隐私保护方案通常会低估脱敏轨迹的破解风险;其次,脱敏轨迹的破解风险缺乏量化的度量,尽管差分隐私在这一方面做了相当的努力,然而复杂关联关系的存在使得该模型未必能够客观地描述隐私保护的程度.如果不能量化脱敏轨迹的破解风险,也就不能对隐私保护方案建立一个定量的评估指标.因此,首先利用具有关联关系的位置信息,分别设计了利用简单关联关系的Markov攻击算法和利用复杂关联关系的深度神经网络攻击算法,对脱敏轨迹进行了攻击;其次对脱敏轨迹的破解风险进行量化,建立了一个定量的评估方案,用于评估攻击算法对隐私保护方案的威胁程度;最后将这2类攻击算法对Geo-Indistinguishability隐私保护方案进行了攻击,并对攻击效果进行了评估,结果表明Geo-Indistinguishability隐私保护方案抵御了Markov攻击算法的攻击,但未能抵御深度神经网络攻击算法的攻击.

摘要： 针对传统位置大数据统计划分发布结构不合理、划分发布方法效率低下的问题,提出一种基于深度学习的位置大数据统计划分结构预测方法和差分隐私发布方法,以提高位置大数据统计划分发布数据的可用性和执行效率。首先对二维空间进行细致划分和自底向上合并,从而构建合理的空间划分结构。然后将划分结构矩阵组织为三维时空序列,借助深度学习模型提取时空特征,实现对划分发布结构的预测。最后结合预测划分发布结构进行差分隐私预算分配和Laplace噪声添加,实现位置大数据统计划分发布信息的隐私保护。通过实际位置大数据集的实验,证明了所提方法在提高发布数据查询精度和运行效率方面的优势。

摘要： 基于历史查询概率的哑元位置隐私保护机制存在匿名度低、隐匿区域小和位置分布不均匀的问题。提出K-匿名哑元位置选取(K-DLS)算法用于位置隐私保护。通过综合考虑匿名集的位置离散度和零查询用户,增强哑元匿名集的隐私性。利用熵度量选择哑元位置,使得哑元匿名集的熵值最优,并根据位置偏移距离优化匿名结果,增加匿名集的位置离散度。仿真结果表明,K-DLS算法的哑元匿名集离散度优于DLS、DLP、Enhanced;LP等算法,能够有效提高用户位置的隐私保护效果。

摘要： 针对车载自组织网络(vehicular ad-hoc networks, VANETs)中增强道路安全的应用频繁收集车辆位置数据导致的位置隐私泄露,以及现有位置隐私保护方案假名混淆程度较低、计算开销较大等不足,采用群签名技术,通过选取与自身行驶状态最相似的车辆进行假名交换,提高车辆假名的混淆程度,降低攻击者成功链接车辆新旧假名的概率,有效阻断攻击者的跟踪,保护车辆用户的真实位置。仿真结果表明,所提方案能有效保护车辆的位置隐私,同时降低了权威机构的计算开销和攻击者的跟踪成功率。

摘要： 基于位置服务的隐私保护是近年来空间数据库领域研究的热点.然而,现有的位置隐私保护方法只支持简单的最近邻查询,没有考虑障碍物的空间.但是障碍物的空间在实际中是普遍存在的,因此,研究障碍空间中保持位置隐私的最近邻查询问题是有意义的,也是一个难点.针对这个问题,提出了一种基于第三方可靠服务器的方法.该方法能够保证用户在享受基于位置服务所提供的实际准确答案的同时,其位置信息不被泄露.该方法首先针对用户查询的准确位置,利用第三方可靠服务器来构造一个匿名的区域并发送给位置服务器,进行匿名区域的查询处理.在查询处理过程中,提供了两种查询处理方法:1)基于线段的最大障碍距离的查询处理方法(基本方法),即利用线段的最大障碍距离来扩展匿名区域,返回扩展后的区域内的结果;2)优化查询处理方法,即在基本方法的基础上,进行迭代优化,进一步缩小扩展区域.然后把匿名区域的查询处理的结果返回给第三可信方.最后,第三方可靠服务器根据用户的准确位置,把实际准确结果返回给用户.实验结果和理论表明了这两种查询处理方法的有效性和正确性.

摘要： 本文中,首先对无线传感器网络的概念及其在电力物联网中的应用进行了简单的介绍,指出了无线传感器网络中存在的隐私问题;其次针对位置隐私保护进行了概述,并给出了攻击者模型;接下来,分别介绍了源节点位置隐私保护的洪泛法、随机路由、环路陷阱路由协议、假源节点策略等方法，以及汇聚节点位置隐私保护的重加密策略、多父节点路由、伪造汇聚节点、随机路由、位置保护路由协议、有差分的分支路由协议、随机选择发送时间等方法,并对它们的性能进行了分析和比较;认为输电线路在线监测系统必须考虑:源节点和汇聚节点的位置隐私被有效保护;汇聚节点必须能够顺利地接收到线路的监测数据;汇聚节点必须在规定的时间内接收到线路的监测数据;整个无线传感器网络的额外能量消耗不能过大，以保证网络的生命周期。因此，选择位置隐私保护方法时需要综合考虑，如:对于源节点的位置隐私保护，可选择假源节点机制，对于汇聚节点的位置隐私保护，位置保护路由和有差分的分支路由将是不错的选择。

摘要： 无线传感器网络用于监控敏感对象，被监控对象的位置隐私成为一个重要问题。基于洪泛的幻影具有消息发送时间长且能量消耗过大的缺陷。为了使敌手难于跳到跳地反向追踪到信源位置，提出了定向贪心游走。与基于洪泛的幻影相比，定向贪心游走具有较小的消息发送时间和较低的能量消耗。特别在中介节点具有多个父节点的情形下，定向贪心游走具有较大的安全期。

摘要： 随着无线传感器网络的广泛应用，隐私成为无线传感器网络成功使用的主要障碍。当无线传感器网络用于监控敏感对象，被监控对象的位置隐私成为一个重要问题。在传感节点发送一系列分组，通过多跳，向基站报告监控对象时，敌手能够反向追踪分组到信息源位置。基于洪泛的幻影具有消息发送时间长且能量消耗过大的缺陷。为了保护能量受限的无线传感器网络中的位置隐私，提出了定向随机步。定向随机步使敌手难于跳到跳地反向追踪信息源。在定向随机步中，信源节点发出一个分组，此分组被单播给信源节点的父节点。当中介节点收到一个分组，它以等概率的方式转发给它的一个父节点。与基于洪泛的幻影相比，定向随机步具有较小的信息发送时间和较低的能量消耗。特别在中介节点具有多个父节点的情形下，定向随机步具有较大的安全期。

摘要： 随着人们生活方式的不断转变和互联网的普及应用,网络外卖平台迅速发展.餐饮外卖O2O平台的建立给顾客带来便捷的同时,也遇到了发展中的瓶颈问题及隐私泄露的问题.本文在介绍当前主流餐饮外卖平台运营商业模式的基础上,分析了所存在的位置隐私和信息隐私风险问题,构建了基于第三方云平台的餐饮外卖隐私保护服务模式的框架,并且说明算法的具体设计与改进是今后研究工作的重点.

摘要： 在一种特定实现中，本文公开的主题涉及一种用于通过位置服务器向移动设备传输位置标识符的方法、装置和/或系统。可以将所述位置标识符从所述移动设备传输到一个或多个受信的实体。可以至少部分地对在所述移动设备处从所述位置服务器接收到的包括所述位置标识符的请求作为响应来选择性地授权对所述移动设备的位置估计的访问。

摘要： 本发明涉及一种基于局部差分隐私的电动汽车充电位置数据隐私汇聚方法，本方法基于对应用场景及充电位置数据特点的分析，通过结合新颖的贝叶斯多伪局部差分隐私方法和基于供电线路分区的方法，设计了一种电动汽车充电位置数据隐私汇聚方法。该方法通过贝叶斯多伪方法增加扰动输出样本量，同时通过分区缩小隐私位置域的方式，有效地提高了电动汽车充电位置数据汇聚结果的可用性。

摘要： 在一种特定实现中，本文公开的主题涉及一种用于通过位置服务器向移动设备传输位置标识符的方法、装置和/或系统。可以将所述位置标识符从所述移动设备传输到一个或多个受信的实体。可以至少部分地对在所述移动设备处从所述位置服务器接收到的包括所述位置标识符的请求作为响应来选择性地授权对所述移动设备的位置估计的访问。

摘要： 本发明公开了一种连续位置服务请求下基于假位置的位置隐私保护方法，采用连续请求的可达性检查算法和单次请求的位置隐私增强算法；连续请求的可达性检查算法对某个针对单次请求的基于假位置生成方法产生的候选假位置集合中进行可达性检查，最终得到满足可达性检查的连续LBS请求下的连续假位置候选组；单次请求的位置隐私增强算法对于每一个连续LBS请求下的连续假位置候选组，将其位置隐私水平进行比较，选择隐私水平最高的候选组作为最终生成的假位置集合。本发明在能有效满足用户的连续LBS请求的位置隐私保护需求的同时，还具有较好的实用性。

摘要： 本发明提供一种位置服务中基于假位置和几何学的位置隐私保护方法，属于信息安全技术领域。该方法基于DLS算法并采用熵来衡定匿名化程度，不仅考虑可能被攻击者掌握的边信息，还考虑了位置与查询内容和查询时间的相关性即语义系数，同时，使用本发明方法产生的请求报文中的位置信息可以自由选择是否包含用户的真实位置。由于在选择假位置时候考虑了可能被攻击者利用的边信息和位置与查询内容和查询时间的相关性，所以本发明能够有效的实现K匿名，使用户能够获得足够大的熵值，降低用户真实位置暴露的概率。

摘要： 本发明涉及一种基于差分隐私的位置隐私保护方法，属于安全技术领域。一、用户自定义其隐私偏好，采用决策树对车辆的位置进行隐私分级；二、将车辆位置的相关度与位置隐私进行比较，判断传感技术的测量误差是否满足用户的隐私偏好；三、假若测量误差满足隐私偏好，则向LBS发送测量位a置，若不满足，则根据用户的隐私等级对不同车辆的不同位置采取自适应的查分隐私保护方法。本方案综合考虑了下相同用户在不同位置以及不同用户在相同位置的隐私需求，再结合可以忽略攻击者的背景知识的差分隐私提出一种自适应的位置隐私保护方法，最后实验仿真表明，该隐私保护方法提高了基于位置隐私的服务精确度，用户位置的隐私保护强度增加。

摘要： 本发明适用于隐私保护技术领域，提供了一种路网环境下基于隐私偏好的语义位置隐私保护方法，包括如下步骤：接收用户发送的位置服务查询请求，所述位置服务查询中包括：用户定义的隐私需求；基于隐私需求构建匿名区域，将匿名区域发送至LBS服务器；LBS服务器基于匿名区域进行位置服务查询，并将候选查询结果返回至TTP服务器；TTP服务器基于用户的精准位置对LBS服务器返回的候选查询结果进行过滤，将过滤后的查询结果返回至用户。在满足K匿名和L‑路段多样性的前提下，通过调节隐私容忍度阈值，可以有效支持用户对位置隐私保护程度和服务质量间的隐私偏好选择，充分满足用户的个性化隐私需求。

摘要： 本发明公开了一种连续位置服务请求下基于假位置的位置隐私保护方法，采用连续请求的可达性检查算法和单次请求的位置隐私增强算法；连续请求的可达性检查算法对某个针对单次请求的基于假位置生成方法产生的候选假位置集合中进行可达性检查，最终得到满足可达性检查的连续LBS请求下的连续假位置候选组；单次请求的位置隐私增强算法对于每一个连续LBS请求下的连续假位置候选组，将其位置隐私水平进行比较，选择隐私水平最高的候选组作为最终生成的假位置集合。本发明在能有效满足用户的连续LBS请求的位置隐私保护需求的同时，还具有较好的实用性。

摘要： 本发明提供一种位置服务中基于假位置和几何学的位置隐私保护方法，属于信息安全技术领域。该方法基于DLS算法并采用熵来衡定匿名化程度，不仅考虑可能被攻击者掌握的边信息，还考虑了位置与查询内容和查询时间的相关性即语义系数，同时，使用本发明方法产生的请求报文中的位置信息可以自由选择是否包含用户的真实位置。由于在选择假位置时候考虑了可能被攻击者利用的边信息和位置与查询内容和查询时间的相关性，所以本发明能够有效的实现K匿名，使用户能够获得足够大的熵值，降低用户真实位置暴露的概率。

摘要： 本发明公开了一种基于本地化差分隐私的移动端位置隐私保护方法，属于位置隐私保护技术领域，包括：服务器端获取地图数据，对地图数据进行划分，得到第一划分子区域及对应的区域ID；移动端接收第一划分子区域及对应的区域ID，并根据移动端的位置数据获得移动端的当前位置信息；移动端对当前位置信息进行本地化差分隐私扰动，得到经过扰动的位置数据，通过本发明，有效保护了移动端在持续向服务器上传自身位置的情况下的位置隐私。