移動感知計算中位置和軌跡隱私保護研究.pdf

1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及，參與感知（Participatory Sensing）和基于位置的服務（Location-based Services）等移動感知應用得到廣泛的關注。在這些應用中，用戶位置和軌跡作為準標識符深刻地反映出用戶的敏感信息，如家庭住址、健康狀況、生活習慣等。為了使用戶愿意共享自己收集到的本地知識，同時也愿意使用各類與位置相關的應用服務，研究位置和軌跡隱私保護對保障用戶的人身安全，促進移動互聯(lián)網(wǎng)的健康發(fā)展有著重要的意義。<

2、br>　　本文研究數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)使用過程中用戶位置和軌跡隱私保護，內容包括：參與感知中位置隱私和服務質量均衡及軌跡隱私保護機制；面向參與感知的軌跡隱私保護框架；用戶軌跡隱私和數(shù)據(jù)效用均衡的個性化匿名模型；基于位置的服務中位置隱私保護群組最近鄰查詢方法。所取得的主要研究成果有：
　　1.研究參與感知中位置隱私和服務質量均衡及軌跡隱私保護的機制。針對參與感知應用中需要用戶精確位置的問題，基于假位置技術提出一種符合實際的位置隱私保護方法

3、，同時滿足高質量服務的要求；在此基礎上，提出一種構造與用戶軌跡相似的多條軌跡的方法實現(xiàn)用戶軌跡隱私保護。然后，引入方案的評估框架并給出一種度量用戶軌跡與所構造軌跡相似關系的方法。最后，基于該評估框架的仿真結果驗證了方案的有效性。
　　2.基于對現(xiàn)有軌跡隱私保護技術的分析，提出一種面向參與感知的軌跡隱私保護框架TrPF，用來保護用戶身份與用戶軌跡之間的鏈接關系不被泄露。在TrPF中，結合改進的理論混合區(qū)、假名技術和k-匿名技術將軌跡

4、隱私保護局部化，通過僅處理軌跡中的敏感部分實現(xiàn)參與感知中用戶身份與用戶軌跡之間去鏈接化。對比現(xiàn)有的軌跡隱私保護方法，本文方案在實現(xiàn)用戶軌跡保護的同時，能有效降低信息損失量和存儲開銷。
　　3.考慮到用戶軌跡隱私和數(shù)據(jù)效用之間的權衡，根據(jù)用戶在不同應用環(huán)境中的動態(tài)需求，提出一種個性化軌跡匿名模型用來選擇滿足用戶需求的軌跡k-匿名集合。具體匿名過程包括軌跡預處理、軌跡圖模型的構造、軌跡k-匿名集合的選擇。該過程通過將軌跡間關系抽象為相

5、應的圖模型，利用圖論中的貪心算法實現(xiàn)軌跡k-匿名集合的選擇。仿真結果表明本文方案能提供符合用戶個性化需求的軌跡k-匿名集合。
　　4.為了實現(xiàn)基于位置的服務中面向位置隱私保護的群組最近鄰查詢，在分布式點對點系統(tǒng)結構下，根據(jù)群組中用戶運動狀態(tài)信息，提出利用位置隨機擾動和門限秘密共享的Paillier密碼系統(tǒng)來計算用戶群組質心。通過計算得到的群組質心位置來實現(xiàn)群組最近鄰查詢，同時保護群組中每個用戶的位置隱私。與現(xiàn)有的相關工作相比，本文