移动互联网中基于最近邻查询的位置隐私保护研究

发布时间：2020-10-13 08:07

　　 随着移动互联网的迅速发展,在很多方面已经替代了传统互联网,基于位置的服务LBS(Location Based Service)得到了广泛的应用,是当前移动互联网下的主流服务之一。人们可以根据自己的需求方便高效的获得位置服务,例如定位导航、旅行线路制定、兴趣点搜索和陌生人社交等方面。然而,事物都有双面性,基于位置的服务给人们带来便利的同时,也对用户的隐私带来潜在的威胁。因为在使用位置服务时用户需要上传自己的位置信息,服务器根据用户的位置信息才能够提供相应的服务,如果对用户的位置信息没有进行很好的保护,一旦攻击者获取到了用户的位置信息,很多其他的敏感信息也可能会一并暴露,例如家庭住址、工作单位、健康状况以及消费习惯等等。出于上述考虑,本文针对位置服务中的k最近邻查询问题,提出了相关的位置隐私保护方案。k最近邻查询是指用户搜索附近距离最近的k个感兴趣的兴趣点的相关信息,对于如何更好地衡量位置服务与隐私度的矛盾,即能保证用户位置隐私的同时不降低服务质量进行了研究,主要内容如下:首先,提出了一种基于匿名空间的k最近邻查询的位置隐私保护方法。我们使用虚拟空间映射曲线和Voronoi图,提出了基于用户和兴趣点的伪位置进行k个最近兴趣点查询的方案。我们的方案主要解决了使用希尔伯特曲线对空间划分仍然存在被攻击者成功攻击的问题,通过可以选择不同的空间映射曲线,以及映射曲线单元格中特征值的随机性,使得恶意攻击者即使获取到了相关的背景知识,仍然有很大难度成功攻击。其次,提出了一种基于加密法的k最近邻查询的位置隐私保护方法。我们通过引入第三方云服务器,借助其强大的存储能力和计算能力,将位置服务器的数据和用户的位置数据经过加密后上传至第三方进行处理计算。我们的方案主要改进了现有的方案中的安全k最近邻搜索算法,使得能够抵御更高级别的恶意攻击者的攻击,即使攻击者掌握了较多的相关背景知识,成功破解密文仍然存在较大的难度。
【学位单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP309;TN929.5;TP393.09
【部分图文】：

图 1. 1 位置服务应用场景的分布从图 1.1 可以看出，位置服务在一定程度上改变了人们的出行方式、娱乐方式、社交方式甚至商业模式。然而，用户在获取位置服务的过程中，并不能保证自己的隐私信息不会被恶意的攻击者获取，同时作为位置服务的提供商也可能是诚实但是好奇的(Honest but Curious),即服务器本身也可能会根据用户的位置信息日志记录去推测用户相关的真实信息。因此，在享受位置服务的同时，如何能高效地保护好用户的信息隐私性，已经成为了亟需解决的问题。用户的位置隐私可能会在多个地方被泄露。第一，用户使用的移动设备直接被攻击者攻击，这样会直接导致用户的位置信息暴露；第二，用户的信息一旦上传，就已经脱离了用户的掌控，所以在信息传输的过程中信道如果遭到攻击也可能会导致用户的位置信息暴露；第三，假设用户端和信道都是安全的，位置服务提供商服务器也可能会遭到攻击，这样用户的身份信息和位置数据也会随着被暴露。根据用户需求的不同，位置服务可分为连续查询服务和单点查询服务。在连续查询服务中，用户在一定时间段内向 LBS 服务器持续发送位置信息，此时隐私保护的重点就

第三章 基于匿名空间的 k 最近邻隐私保护方案保护方案流程础知识介绍中主要用到基础知识是 Voronoi 图以及如何利用 Voronoi 图onoi 图中，存在一种区域划分的方法，即基于到欧几里得平面中的将平面划分成不同的区域。其中，特定集合中的这组点称为元，存在相应的区域使得该区域中的点到生成元的距离是将平面划分成多个多边形区域，即 Voronoi 图。

西安电子科技大学硕士学位论文，从而构成 k 阶 Voronoi 图划分。如图 3.3 所示为二阶 V表以4p 和5p 作为生成元的划分区域，即 VP (4,5)中的点到他点的距离。
【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 谭劲;;大数据时代个人隐私保护探讨[J];科技传播;2020年01期

2 王宇航;张宏莉;;基于利益最大化的位置隐私保护技术研究[J];智能计算机与应用;2020年01期

3 李晖;;隐私计算—面向隐私保护的新型计算[J];信息通信技术;2018年06期

4 徐博宇;徐黎飞;;大数据的安全与隐私保护研究[J];河南科技;2018年35期

5 李怡霖;闫峥;谢皓萌;;车载自组织网络的隐私保护综述[J];信息网络安全;2019年04期

6 田世英;袁紫晋;;大数据背景下图书馆读者隐私保护探讨研究[J];中国科技产业;2019年04期

7 郭向凝;张洪江;;医疗大数据的隐私伦理问题研究[J];锦州医科大学学报(社会科学版);2019年03期

8 陈晨;郑永爱;;高校大数据应用中的安全及隐私保护研究[J];网络安全技术与应用;2019年09期

9 吴沈括;黄伟庆;;美国《儿童在线隐私保护法》的适用与商业合规[J];中国信息安全;2019年10期

10 王无恙;;大数据时代之下的个人隐私保护[J];数字通信世界;2019年11期

相关博士学位论文 前10条

1 周倩;传感网中基于上下文的位置隐私保护关键技术研究[D];南京航空航天大学;2018年

2 李冬梅;若干外包云计算中隐私保护的研究[D];上海交通大学;2018年

3 王光辉;物联网定位中的隐私保护与精确性研究[D];南京邮电大学;2019年

4 程冕;面向数据发布的隐私保护技术研究[D];国防科技大学;2018年

5 钱萍;物联网同态隐私保护关键技术研究[D];南京邮电大学;2017年

6 朱轶;内容中心网络缓存策略及缓存安全技术研究[D];南京邮电大学;2016年

7 李晔;具有隐私保护的外包数据分类方法研究[D];哈尔滨工业大学;2018年

8 周志刚;云环境下数据隐私保护与安全搜索技术研究[D];哈尔滨工业大学;2018年

9 李腾;智能通信设备的隐私保护和异常检测方法[D];西安电子科技大学;2018年

10 张磊;基于用户协作的位置隐私保护研究[D];哈尔滨工程大学;2018年

相关硕士学位论文 前10条

1 黄新宇;面向云计算的密文检索关键技术研究[D];南京邮电大学;2019年

2 杨爱洁;云环境中隐私保护聚类数据挖掘的研究[D];西安电子科技大学;2019年

3 牛鑫;基于多样性聚类的个性化隐私保护技术研究与应用[D];东华大学;2019年

4 刘丽苹;政务数据共享中的隐私保护研究[D];石家庄铁道大学;2019年

5 贾昂;基于深度学习的可穿戴设备数据隐私保护系统的设计与实现[D];华中科技大学;2019年

6 杨婉璐;支持隐私计算的非结构化大数据查询处理[D];华中科技大学;2019年

7 黄涛;基于特征安全的位置数据隐私保护方法研究[D];华中科技大学;2019年

8 汪仁杰;基于位置密度与距离特征的差分隐私推理攻击研究[D];华中科技大学;2019年

9 吴纯纯;移动网络中的隐私保护与可信任问题研究[D];上海交通大学;2016年

10 刘梦莉;基于拓扑结构的社交网络隐私保护方案研究[D];西安电子科技大学;2019年

本文编号：2838933