车联网中位置服务的隐私保护方法研究

发布时间：2023-08-30 01:46

　　随着车联网(Internet of Vehicle,IoV)的快速发展,车辆的智能化服务得以普及,特别是基于位置的服务已经广泛地融入到人们的日常生活。然而,基于位置的应用均需用户提交位置信息,这将使用户的位置信息被公开,造成敏感信息泄露。例如,用户频繁上传位置信息,会公开其驾驶路线及兴趣点,攻击者截获这些信息后对其进行推测攻击,进而得到用户的敏感信息,如家庭地址、工作地点及政治信仰,甚至危及用户的生命安全。因此,如何在避免用户位置隐私泄露的同时,为用户提供个性化的基于位置服务是一个亟待解决的问题。本文重点围绕车载网络中如何为用户提供个性化的位置隐私保护展开深入研究,主要工作为车载用户提供个性化的位置隐私保护:(1)用户在不同查询位置点的隐私保护需求具有差异性,针对现有机制只是简单地将隐私划分为不同级别,无法为用户的不同需求提供个性化的隐私保护问题,提出了一种基于敏感位置属性的个性化隐私预算分配(Personalized Privacy Budget Allocation,PPBA)算法。通过定义归一化的决策矩阵描述导航推荐路线的效率和隐私效果,并建立多属性效用函数量化各路线的效益,确定...

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
注释表
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 加密机制
        1.2.2 缓存策略
        1.2.3 假名技术
        1.2.4 差分隐私
    1.3 问题分析及研究思路
        1.3.1 主要问题分析
        1.3.2 本文研究思路
    1.4 主要研究工作及贡献
        1.4.1 研究目标
        1.4.2 主要研究工作及贡献
    1.5 论文组织结构
第2章 LBS及隐私技术研究
    2.1 基于位置的服务
        2.1.1 LBS的系统架构
        2.1.2 LBS中的隐私
    2.2 差分隐私
        2.2.1 基本概念及性质
        2.2.2 噪音机制
    2.3 地理不可区分性
    2.4 本章小结
第3章 个性化隐私预算分配算法
    3.1 个性化隐私预算分配需求分析
    3.2 基于信息熵的多属性决策模型
        3.2.1 问题描述
        3.2.2 不同效益属性评价值的规范化
        3.2.3 不同效益属性的权重分配
        3.2.4 多属性效益函数选路算法
    3.3 个性化隐私预算分配算法设计
        3.3.1 隐私预算分配方案
        3.3.2 隐私预算分配模型
        3.3.3 隐私预算分配算法
        3.3.4 虚假位置生成算法
    3.4 评估验证
        3.4.1 实验数据集描述
        3.4.2 数据效用性分析
        3.4.3 PPBA算法效果评估
    3.5 本章小结
第4章 IoV中基于位置服务的隐私保护方案
    4.1 问题建模
        4.1.1 问题描述
        4.1.2 Stackelberg隐私模型
        4.1.3 服务质量模型
    4.2 基于地理不可区分的位置隐私保护方案
        4.2.1 方案思路
        4.2.2 车载用户的优化策略
    4.3 PSO-SLG算法
        4.3.1 PSO算法理论基础
        4.3.2 PSO-SLG算法
    4.4 仿真评估
        4.4.1 隐私效果分析
        4.4.2 数据服务效用
        4.4.3 算法复杂度分析
    4.5 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 工作总结
    5.2 未来展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果



本文编号：3844691