位置隐私保护

摘要： LBS随移动互联网的发展逐步进入人们的日常生活。文章针对位置隐私保护这一问题,介绍了位置隐私保护方案的系统结构,从4个不同的技术方向研究了位置隐私保护方案,总结了现有的位置隐私保护方案,并对未来的研究方向进行了展望。

摘要： 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。

摘要： 针对传统中心点匿名区域扩张方法中用户位置可预测的问题,提出一种匿名区域按照匿名用户离散距离层级扩张的位置隐私保护方法.首先,将位置区域按照匿名用户离散间距进行划分,并利用希尔伯特曲线按照间距递进的原则建立具有不同离散间距层级的N-阶位置区域四叉树.其次,基于该四叉树用户可选择不同离散程度的匿名区域,防止由于匿名用户密度导致的隐私泄露.同时,由于用户并不位于匿名中心,又可有效应对诸如用户距离差分攻击、中心区域选择攻击等攻击方法.最后,通过安全性分析给出了该算法的理论依据.实验验证与同类算法的比较,进一步展示了所提算法相比于同类算法的优越性.

摘要： 基于移动用户的位置服务中,通常采用位置k-匿名技术保护用户的隐私安全性.然而,用户协作构建k-匿名组中难以保证请求用户和协作用户的诚信合作行为.针对以上问题,首先基于完全信息静态博弈理论分析请求用户和诚信用户的行为策略,计算请求用户的诚信阈值,协作用户根据请求阈值与协同阈值的比较决定是否参与匿名组构建;其次,构建信誉机制将用户的近期表现与收益结合,约束参与匿名组构建的请求用户及协作用户的不诚信行为;最后,使用区块链存储博弈过程和协作用户的位置信息,当发现请求用户和协作用户的不诚信行为时,对不诚信的用户进行信誉值和收益降低的处罚.安全分析表明,该方案能有效保护用户的位置隐私,促进请求用户与协作用户的诚信合作,同时激励更多的人参与匿名组的构建.

摘要： 用户使用基于位置服务功能的APP时,通常利用手机号进行登录,为了防止手机号码与用户提交的位置信息与查询内容被恶意攻击者关联起来,提出一种身份认证下交换查询的轨迹位置保护算法.用户登录时,利用第三方服务器将手机号码过滤,使服务提供商无法获得手机号;用户利用自身位置发送查询请求时,第三方服务器根据距离权重选择最佳协同用户,对用户的ID进行转换,保护用户位置隐私与查询内容.实验结果表明,与CPP算法相比,该算法将轨迹位置保护度提高了2.8％,并降低了用户请求响应时间.

摘要： 针对传统位置隐私保护方案中,大多数忽略了基于位置服务(LBS)的服务器端工作负载以及移动用户的等待时间的问题,提出一种基于第三方可信匿名服务器的连续最近邻(NN)查询缓存解决方案以保护连续LBS中的位置隐私.对于NN查询,设计了新算法以加速有效位置区域(EVR)增长,使匿名服务器构建有效的位置区域.同时提出一种虚拟选择算法以进一步增强用户的隐私.实验结果表明,提出的方法与现有的方法相比,提高了缓存命中率、降低了服务器负载,并且能有效保护用户的位置隐私.

摘要： 针对现有电动汽车接入充电点位置的隐私保护算法不可抵御背景知识攻击和不可信第三方的隐私攻击问题,提出一种基于本地化差分隐私的电动汽车接入充电点位置隐私保护方法.使用基于距离变换的栅格算法对充电点分布构建维诺图并编号;在客户端对每辆电动汽车所在充电点位置数据进行K-RR随机响应,使结果满足本地化差分隐私,并提供一种在扰动结果上获得电动汽车计数分布无偏估计的方法;通过实验证明该方法在真实数据中与k-匿名方式在查询误差率相当的情况下,其算法安全性及效率更佳.

摘要： 针对连续使用基于位置的服务(LBS)会造成用户位置隐私泄露的问题,首先基于路网拓扑关系,提出了隐私级别划分算法——RPL算法,对敏感路段进行隐私级别划分.然后,提出差分隐私位置保护机制DPLPM,通过为敏感路段分配隐私预算并添加Laplace噪声,实现对位置数据的隐私保护.实验结果表明,所提机制能有效保护位置隐私,具有较高的数据可用性.

摘要： 传统的基于k-匿名机制的假位置生成算法生成的假位置的合理性较低,易被攻击者利用边信息进行攻击.针对此问题,提出了SPDGM算法.首先,定义语义加权有向图,描述语义的时间分布和语义转移关系;其次,为解决仅考虑位置历史概率产生的抵抗能力弱的问题,提出了位置可信度,统一考虑了位置历史概率和大众的评价信息;再次,为避免假位置分布过于密集,定义了离散度,以控制假位置的分布情况;最后,生成语义安全且分布稀疏的匿名集.实验证明,在语义攻击下SPDGM算法具有更低的被识别率,更高的隐私保护强度;在考虑语义攻击的算法中,SPDGM算法的运行时间更短.因此,SPDGM算法具有可行性与实用性.

摘要： 差分隐私常被应用于位置隐私保护场景中,通过给位置点加入干扰噪声来混淆真实数据以达到保护隐私目的,但该方法会造成大量噪声数据冗余,影响位置的真实性。为解决该问题,提出一种新的基于差分隐私的DPK-MO算法来保护用户真实位置。在确定初始中心点时加入邻接密度和最小误差平方,并始终选取样本误差平方和最小的点作为中心再聚类,剔除离散点,合并密度小的聚类集,最后合理加入符合差分隐私的拉普拉斯噪声来得到虚拟位置。实验结果证明,该方法可有效缓解数据集范围广、边界值影响大、密度分布不均的问题,降低了查询误差。在同一隐私参数下与差分隐私K-means聚类方法相比,数据可用性提升了30%。

摘要： 随着北斗系统的广泛应用,基于北斗系统应用产生的用户位置隐私也在急速增长、快速流转、融合变化,具有越来越重要、丰富且独特的价值属性,对其的保护利用也面临更多的风险挑战.特别是我国个人信息、隐私权益内涵不断丰富、法律保障日益完善的时代背景下,明确北斗用户位置信息的法律内涵与地位、衡量用户个人信息隐私保护与公共安全保护之间的法律限度、完善用户个人位置隐私的法律保护的理论与制度,具有极大的研究价值和现实意义.本文基于法益衡量的视角,围绕北斗用户的位置隐私保护问题,从法律内涵解读、法益保护特殊性分析、法律保护困境总结、法律制度完善四个角度进行理论分析,以达到北斗用户的位置隐私保护责任体系构建和法律规范的平衡,实现法律限度与技术发展之间的和谐促进,而不是相互对立.

摘要： 随着位置服务(Location Based Service,LBS)在生活中的广泛应用,LBS中的隐私安全问题已成为限制LBS快速发展的最大障碍.因此在为移动用户提供基于位置的服务同时,也要为用户位置隐私提供有效的保护.本文根据路网的结构特点,提出了一种基于节点深度划分的位置隐私保护算法,即通过广度搜索遍历构建划分树和独立边,再按照相应划分规则分别对两者进行划分.该算法在提供位置k-anonymity和路段1-diversity的同时,能够很好地防止攻击者通过重放攻击模型进行攻击.最后通过实验证明了算法的高效性.

摘要： 现有的文献大多是对位置隐私保护算法的研究,对于位置隐私保护算法的隐私性度量的研究相对缺乏.为此,文中以贪心法的位置K-匿名算法(Greedy-based Location K-anonymous Algorithm,GLKA)为例,提出位置隐私泄露的度量方法.该方法以KL距离(Kullback-Leibler divergence)为基础,将攻击者的背景知识融入其中,用以度量匿名区域中用户位置隐私的泄露.仿真实验表明,该度量方法可以有效地度量攻击者在具有背景知识的情况下,用户位置隐私泄露的水平,从而为位置隐私保护算法的设计与实现提供一定的参考.

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： 本发明属于信息安全领域，涉及一种基于差分隐私的个性化位置隐私保护方法；方法包括车载用户设置其当前的敏感位置点和目标兴趣点；采用平面拉普拉斯噪音机制计算敏感圈半径；建立出多属性选路效益决策矩阵；采用信息熵理论的权重分配算法建立基于多属性选路效益函数；计算出每条驾驶路线的效益值，运用排序算法将效益最高的路线作为驾驶路线；将敏感圈外的服务位置点依据敏感距离占比分配隐私预算，将剩余隐私预算均分配给敏感圈内的服务位置点；在虚假生成范围内按照服务位置点的隐私预算运用平面拉普拉斯机制生成虚假位置；本发明综合考虑了用户选择驾驶路线的效用性和隐私性，实现了车载网络中用户选路效益函数的量化，提供个性化的隐私服务。

摘要： 本发明公开了一种基于差分隐私噪声添加选择的位置隐私保护系统及方法，系统包含移动用户、可信第三方和位置数据分析者三个角色；移动用户授权将位置信息发送给可信第三方；可信第三方收集移动用户发送的地理位置信息构成数据集，使用基于差分隐私的噪声添加选择算法进行处理，并且给位置数据分析者提供相应的查询服务。本发明的基于差分隐私噪声添加选择的位置隐私保护方法包括如下步骤：将地理位置信息数据集转换为二维平面数据，展示在二维坐标系统中；执行区域选择算法与指数选择算法选出重要区域；对选出的重要区域添加Laplace噪声。本发明具有较低的时间复杂度，在保护用户位置隐私的同时，也保证了位置数据的可用性。

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。

摘要： 一种基于差分隐私的保服务质量的位置隐私保护方法，包括以下步骤：(1)设定用户保服务质量所允许的最大位置偏离距离值dQ；(2)根据用户所需服务质量设定值，确定对用户位置信息进行拉普拉斯加噪的尺度参数b的上界值；(3)设定用户保位置隐私所需的最小位置偏离距离值dP；(4)根据用户所需位置隐私设定值，确定对用户位置信息进行拉普拉斯加噪的尺度参数b的下界值；(5)用户选取(2)和(4)中获取的上界和下界范围内的噪声参数值b，对真实位置信息加入该参数下的拉普拉斯噪声，并发布伪位置信息。本发明同时满足用户对服务质量和位置隐私的要求，使得用户能在不泄露自身位置情况下，保证其所享受的基于位置的服务质量。