基于位置服務(wù)的信息隱私保護技術(shù)研究.pdf

1、移動互聯(lián)網(wǎng)將信息技術(shù)的發(fā)展帶入了一個新時代，對人類的發(fā)展有著極為深刻的意義，已經(jīng)影響到了醫(yī)療、娛樂、金融、政治、教育等人類生產(chǎn)生活的各個領(lǐng)域。移動性是移動互聯(lián)網(wǎng)最為重要的特性之一，與地理位置信息的結(jié)合，使得移動互聯(lián)網(wǎng)與人們生活結(jié)合更加緊密?；谖恢玫姆?wù)(LBS: Location-BasedService)便是移動互聯(lián)網(wǎng)中最為耀眼的服務(wù)模式之一，僅我國就已形成了數(shù)百億規(guī)模的LBS市場。LBS應(yīng)用已成為移動互聯(lián)網(wǎng)中人們最為關(guān)注的應(yīng)用服務(wù)

2、。
　　然而，LBS的發(fā)展并非一帆風(fēng)順，使用LBS應(yīng)用時的隱私泄露問題便是制約LBS進一步發(fā)展的重要因素。目前已有大量關(guān)于LBS隱私保護的研究工作。LBS應(yīng)用可分為“用戶提問——服務(wù)器應(yīng)答”模式與“服務(wù)器提問——用戶應(yīng)答”模式。對于LBS隱私保護的研究工作大都集中在第一類模式上，而對第二類模式關(guān)注較少。為此，本文主要關(guān)注第二類模式，特別是其典型應(yīng)用——基于位置的信息統(tǒng)計應(yīng)用中的隱私保護問題。在該應(yīng)用中，參與者向服務(wù)器貢獻位置信息和

3、特定的個人數(shù)據(jù)，服務(wù)器從中計算相應(yīng)信息的地理分布，在此過程中需要保護參與者的位置隱私和數(shù)據(jù)隱私。
　　論文的主要研究工作和創(chuàng)新成果如下:
　　1.提出了基于移動云計算的LBS隱私保護協(xié)議PPPL。該協(xié)議基于移動云計算中的“克隆”技術(shù)，結(jié)合P2P技術(shù)和具有同態(tài)性質(zhì)的公鑰加密算法，在“獨立半可信”的安全模型下實現(xiàn)對用戶個人位置信息和數(shù)據(jù)信息的隱私保護。PPPL協(xié)議既克服了采用中心可信代理的隱私保護方法中可信代理的瓶頸問題，又克服

4、了去代理的隱私保護方法的本地資源消耗多、隱私保護強度不穩(wěn)定等缺點。仿真實驗結(jié)果表明，在大規(guī)模應(yīng)用中，相比于使用中心代理的方法中代理的負(fù)載增長速率0(n)，單個克隆體的負(fù)載增長速率僅為0(logn)。
　　2.提出了可以抵御篡改攻擊的多聚合協(xié)議SMAP與GMAP。SMAP與GMAP協(xié)議基于弱化了“半可信”安全假設(shè)的安全模型，通過多次計算的方式，使得LBS服務(wù)器在攻擊者修改部分預(yù)處理結(jié)果的情況下，仍然能夠有較大的概率得到正確的結(jié)果。理

5、論證明和仿真實驗結(jié)果均表明，在控制因子γ∈(0，0.5)時，簡單多聚合協(xié)議SMAP相比于PPPL協(xié)議具有更高的安全性;而廣義多聚合協(xié)議GMAP通過增大安全因子h，進一步增強了抵御篡改攻擊的能力。同時，為了能夠?qū)崿F(xiàn)安全性與性能的平衡，本文提出并證明了最優(yōu)參數(shù)的選擇方法，使得多聚合協(xié)議在能夠?qū)崿F(xiàn)所要求的安全性的同時，最大限度地減小協(xié)議開銷。
　　3.提出了抵御服務(wù)器與惡意用戶共謀的多路聚合協(xié)議MPAP與SMPAP。MPAP協(xié)議基于弱化

6、了“獨立”安全假設(shè)的安全模型，將數(shù)據(jù)分解為多個部分，并通過多條路徑傳輸實現(xiàn)對用戶數(shù)據(jù)的保護。理論證明結(jié)果表明，在控制因子γ相同的情況下，MPAP協(xié)議比PPPL協(xié)議具有更高的隱私保護能力。然而，將數(shù)據(jù)分解的方式使得攻擊者對結(jié)果正確性的威脅（如阻塞攻擊）進一步增加，任意數(shù)據(jù)分片的丟失即會使得服務(wù)器無法得到正確的結(jié)果。為此，本文進一步提出了基于Shamir門限的多路聚合協(xié)議SMPAP。理論證明與仿真實驗結(jié)果均表明，SMPAP協(xié)議相比于MPAP

7、協(xié)議，在不降低隱私保護強度的條件下，大大降低了阻塞攻擊對結(jié)果正確性的威脅。
　　4.提出了一種高效的針對LBS信息統(tǒng)計應(yīng)用中信息隱私保護的噪聲添加協(xié)議NAP。在該協(xié)議中，噪聲是實現(xiàn)對用戶數(shù)據(jù)隱私保護的關(guān)鍵因素，為此，本文對應(yīng)用的結(jié)果準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)隱私性進行量化，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了一個數(shù)學(xué)架構(gòu)來尋找最優(yōu)噪聲，即保證結(jié)果偏差在可容忍范圍內(nèi)的情況下最大化隱私保護能力，并進一步得到最優(yōu)噪聲分布與用戶原始數(shù)據(jù)分布的關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，針對給定原始