一种协作隐私保护的节点确定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种协作隐私保护的节点确定方法及装置。所述方法应用于每一第一节点，包括：向网络发送信息查询请求；标识出作出回应的LBS服务器和第二节点，作为该第一节点的候选策略节点；随机选取一个候选策略节点，标记为该第一节点的当前策略节点，在所有第一节点都有当前策略节点时，计算该当前策略节点的效用值；计算除当前策略节点外所有候选策略节点的效用值，将最大效用值对应的候选策略节点，标记为该第一节点的第一候选策略节点；将当前策略节点与第一候选策略节点中最大效用值对应的策略节点更新为当前策略节点；在所有第一节点的当前策略节点不再变化时，将每一第一节点的当前策略节点，确定为该第一节点的目标策略节点。

A Node Determination Method and Device for Collaborative Privacy Protection

The embodiment of the present invention provides a node determination method and device for cooperative privacy protection. The method is applied to each first node, including sending information query requests to the network, identifying the responding LBS server and the second node as the candidate policy node of the first node, randomly selecting a candidate policy node marked as the current policy node of the first node, and calculating the current policy node when all the first nodes have the current policy node. Point utility value; calculate the utility value of all candidate policy nodes except the current policy node, mark the candidate policy node corresponding to the maximum utility value as the first candidate policy node of the first node; update the current policy node corresponding to the maximum utility value of the first candidate policy node to the current policy node; and update the current policy node of all the first node. When no change occurs, the current policy node of each first node is identified as the target policy node of the first node.

【技术实现步骤摘要】
一种协作隐私保护的节点确定方法及装置
本专利技术涉及网络隐私安全保护
，特别是涉及一种协作隐私保护的节点确定方法及装置。
技术介绍
随着通信技术、移动网络以及智能手持终端的快速发展，基于位置服务(LocationBasedService，LBS)的应用日益广泛，LBS给人们生活带来了很大的便捷，用户可以通过移动应用程序分享或获取不同兴趣点(PointofInterest，POI)中的各种信息。例如，用户可以通过向移动应用程序提供位置信息进而查找到自己感兴趣的餐厅、休闲场所等，用户还可以在访问某些地方时分享该地区的图片等。在实际应用中，当用户需要基于LBS服务获取所感兴趣的信息时，用户需要向LBS服务器发送信息查询请求，同时向LBS服务器提交包括该用户真实位置的个人隐私信息，此时，LBS服务器会对收到的用户信息进行分析，以获得用户感兴趣的信息。在此过程中，若LBS服务器不可信，或重复向同一LBS服务器发送用户信息，可能会造成用户隐私的泄露。目前，针对这种情况，提出了一种通过缓存进行隐私保护的方法。该方法通过在网络中的用户节点处缓存信息，用户节点比如为LBS服务的享用者，当用户需要基于LBS服务获取所感兴趣的信息时，用户向网络中发送信息查询请求，当有用户节点响应时，该用户从响应的用户节点中随机选取一个用户节点作为用户信息获取的目标节点，然后，向目标节点发送该用户包括位置信息的信息查询请求，进而从目标节点处获取该用户所感兴趣的信息。在此过程中，针对用户所发送的信息查询请求，可以直接从缓存信息的用户节点处获取信息，使得LBS服务器收不到足够完整的请求信息，避免了LBS服务器的隐私泄露情况。然而，这种通过缓存进行隐私保护的方法中，用户随机选取一个缓存信息的用户节点作为用户信息获取的目标节点，当所选取的目标节点不可信时，该不可信的目标节点可能会收集发送信息查询请求的用户的隐私信息，进而使用收集的隐私信息来执行推理攻击，以推断和学习用户的真实隐私信息，导致用户的隐私遭到泄漏。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种协作隐私保护的节点确定方法及装置，以减少因网络中的LBS服务器和缓存信息的用户节点不可信所造成的隐私泄露现象，进而有效地保护用户的隐私。具体技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种协作隐私保护的节点确定方法，应用于每一第一节点，所述第一节点为：在基于位置的服务LBS中注册的、有信息查询需求的节点，所述方法包括：向网络发送信息查询请求；获取并标识出针对该第一节点发送的信息查询请求作出回应的LBS服务器和第二节点，将所述第二节点和LBS服务器，作为该第一节点的候选策略节点；在该第一节点的候选策略节点中随机选取一个候选策略节点，将所选取的候选策略节点标记为该第一节点的当前策略节点，并在所有第一节点都有当前策略节点时，计算该第一节点的当前策略节点对应的协作隐私效用值；其中，所述协作隐私效用值为，根据该第一节点的策略选择以及该第一节点的协作隐私组内所有节点的隐私泄露计算得到；所述协作隐私组为：预先通过计算在LBS中注册的所有节点之间的物理距离关系和社会关系所得到的；计算该第一节点的候选策略节点中除当前策略节点外的所有候选策略节点对应的协作隐私效用值，将最大协作隐私效用值对应的候选策略节点，标记为该第一节点的第一候选策略节点；比较该第一节点的当前策略节点对应的协作隐私效用值、与该第一节点的第一候选策略节点对应的协作隐私效用值，将最大协作隐私效用值对应的策略节点更新为该第一节点的当前策略节点，将最大协作隐私效用值更新为该第一节点的当前策略节点对应的协作隐私效用值；判断所有第一节点的当前策略节点及对应的协作隐私效用值是否不再变化；若否，则返回执行计算该第一节点的候选策略节点中除当前策略节点外的所有候选策略节点对应的协作隐私效用值的步骤；若是，则将每一第一节点的当前策略节点，确定为每一第一节点对应的目标策略节点。可选的，采用如下步骤，预先通过计算在LBS中注册的所有节点之间的物理距离关系和社会关系，得到协作隐私组：将在LBS中注册的所有节点，作为用户节点；使用物理耦合距离计算公式，依次计算所述用户节点中每两个用户节点之间的物理距离；将所述物理距离大于预设物理距离的两个用户节点，确定为邻居节点；使用社交强度计算公式，依次计算所述用户节点中每两个用户节点之间的社交强度；将所述社交强度大于预设社交强度的两个用户节点，确定为社交朋友；将任一所述用户节点对应的邻居节点和社交朋友，确定为该用户节点的协作隐私组。可选的，所述物理耦合距离计算公式为：其中，所述用户节点的集合表示为U＝{u1，u2，...uN}，N为用户节点的个数，i和j表示第i个用户节点ui和第j个用户节点uj，为用户节点ui和用户节点uj第k次相遇的时间，T为统计时间对应的总时间，x为用户节点ui和用户节点uj在总时间T内的相遇次数，Lij为用户节点ui和用户节点uj之间的物理距离；所述社交强度计算公式为：其中，g为第g个社会度量指标，m为社会度量指标的个数，wg为第g个社会度量指标的权重值，为用户节点ui和用户节点uj之间的第g个度量指标的相似度值，Sij为用户节点ui和用户节点uj之间的社交强度。可选的，所述计算该第一节点的当前策略节点对应的协作隐私效用值的步骤，包括：基于所述每两个用户节点之间的物理距离和社交强度，使用节点距离计算公式，计算所述每两个用户节点之间的节点距离；基于所述节点距离，使用隐私泄露计算公式，计算该第一节点的当前策略节点对应的隐私泄露值；将该第一节点的当前策略节点对应的隐私泄露值，使用转换公式，转换为该第一节点的当前策略节点对应的隐私效用值；利用该第一节点的当前策略节点对应的隐私效用值，使用协作隐私效用计算公式，计算该第一节点的当前策略节点对应的协作隐私效用值。可选的，所述节点距离计算公式为：其中，Lij为第i个用户节点ui和第j个用户节点uj之间的物理距离，Sij为用户节点ui和用户节点uj之间的社交强度，dij为用户节点ui和用户节点uj之间的节点距离；所述隐私泄露计算公式为：其中，令Xi＝{is，i1，i2，...，in}表示用户节点ui所选择的策略节点，is，i1，i2，...，in的取值为1或0，is取1表示用户节点ui选择LBS服务器作为策略节点，is中的下标s表示服务器，ij取1表示用户节点ui选择用户节点uj作为策略节点，j取值为1，2，……，n，n为用户节点ui的策略节点选择的个数，用户节点ui所在协作隐私组中所有节点的查询策略集合为a＝{a1，a2，...，an}，为用户节点ui的邻居节点的集合，中的上标p表示邻居节点，Hj为用户节点uj对应位置的概率接近程度，Pi(a)为用户节点ui的隐私泄露值，β∈[0，1]是所有缓存信息节点中恶意节点所占的比例，Xj＝{js，j1，j2，...，jf}表示用户节点uj的策略节点选择，js，j1，j2，...，jf的取值为1或0，js取1表示用户节点uj选择LBS服务器作为策略节点，js中的下标s表示服务器，jr取1表示用户节点uj选择用户节点ur作为策略节点，r取值为1，2，……，f，f为用户节点uj的策略节点选择的个数；所述转换公式为：Yi(a)＝-Pi(a)本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种协作隐私保护的节点确定方法，其特征在于，应用于每一第一节点，所述第一节点为：在基于位置的服务LBS中注册的、有信息查询需求的节点，所述方法包括：向网络发送信息查询请求；获取并标识出针对该第一节点发送的信息查询请求作出回应的LBS服务器和第二节点，将所述第二节点和LBS服务器，作为该第一节点的候选策略节点；在该第一节点的候选策略节点中随机选取一个候选策略节点，将所选取的候选策略节点标记为该第一节点的当前策略节点，并在所有第一节点都有当前策略节点时，计算该第一节点的当前策略节点对应的协作隐私效用值；其中，所述协作隐私效用值为，根据该第一节点的策略选择以及该第一节点的协作隐私组内所有节点的隐私泄露计算得到；所述协作隐私组为：预先通过计算在LBS中注册的所有节点之间的物理距离关系和社会关系所得到的；计算该第一节点的候选策略节点中除当前策略节点外的所有候选策略节点对应的协作隐私效用值，将最大协作隐私效用值对应的候选策略节点，标记为该第一节点的第一候选策略节点；比较该第一节点的当前策略节点对应的协作隐私效用值、与该第一节点的第一候选策略节点对应的协作隐私效用值，将最大协作隐私效用值对应的策略节点更新为该第一节点的当前策略节点，将最大协作隐私效用值更新为该第一节点的当前策略节点对应的协作隐私效用值；判断所有第一节点的当前策略节点及对应的协作隐私效用值是否不再变化；若否，则返回执行计算该第一节点的候选策略节点中除当前策略节点外的所有候选策略节点对应的协作隐私效用值的步骤；若是，则将每一第一节点的当前策略节点，确定为每一第一节点对应的目标策略节点。...

【技术特征摘要】
1.一种协作隐私保护的节点确定方法，其特征在于，应用于每一第一节点，所述第一节点为：在基于位置的服务LBS中注册的、有信息查询需求的节点，所述方法包括：向网络发送信息查询请求；获取并标识出针对该第一节点发送的信息查询请求作出回应的LBS服务器和第二节点，将所述第二节点和LBS服务器，作为该第一节点的候选策略节点；在该第一节点的候选策略节点中随机选取一个候选策略节点，将所选取的候选策略节点标记为该第一节点的当前策略节点，并在所有第一节点都有当前策略节点时，计算该第一节点的当前策略节点对应的协作隐私效用值；其中，所述协作隐私效用值为，根据该第一节点的策略选择以及该第一节点的协作隐私组内所有节点的隐私泄露计算得到；所述协作隐私组为：预先通过计算在LBS中注册的所有节点之间的物理距离关系和社会关系所得到的；计算该第一节点的候选策略节点中除当前策略节点外的所有候选策略节点对应的协作隐私效用值，将最大协作隐私效用值对应的候选策略节点，标记为该第一节点的第一候选策略节点；比较该第一节点的当前策略节点对应的协作隐私效用值、与该第一节点的第一候选策略节点对应的协作隐私效用值，将最大协作隐私效用值对应的策略节点更新为该第一节点的当前策略节点，将最大协作隐私效用值更新为该第一节点的当前策略节点对应的协作隐私效用值；判断所有第一节点的当前策略节点及对应的协作隐私效用值是否不再变化；若否，则返回执行计算该第一节点的候选策略节点中除当前策略节点外的所有候选策略节点对应的协作隐私效用值的步骤；若是，则将每一第一节点的当前策略节点，确定为每一第一节点对应的目标策略节点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用如下步骤，预先通过计算在LBS中注册的所有节点之间的物理距离关系和社会关系，得到协作隐私组：将在LBS中注册的所有节点，作为用户节点；使用物理耦合距离计算公式，依次计算所述用户节点中每两个用户节点之间的物理距离；将所述物理距离大于预设物理距离的两个用户节点，确定为邻居节点；使用社交强度计算公式，依次计算所述用户节点中每两个用户节点之间的社交强度；将所述社交强度大于预设社交强度的两个用户节点，确定为社交朋友；将任一所述用户节点对应的邻居节点和社交朋友，确定为该用户节点的协作隐私组。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述物理耦合距离计算公式为：其中，所述用户节点的集合表示为U＝{u1，u2，...uN}，N为用户节点的个数，i和j表示第i个用户节点ui和第j个用户节点uj，为用户节点ui和用户节点uj第k次相遇的时间，T为统计时间对应的总时间，x为用户节点ui和用户节点uj在总时间T内的相遇次数，Lij为用户节点ui和用户节点uj之间的物理距离；所述社交强度计算公式为：其中，g为第g个社会度量指标，m为社会度量指标的个数，wg为第g个社会度量指标的权重值，为用户节点ui和用户节点uj之间的第g个度量指标的相似度值，Sij为用户节点ui和用户节点uj之间的社交强度。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算该第一节点的当前策略节点对应的协作隐私效用值的步骤，包括：基于所述每两个用户节点之间的物理距离和社交强度，使用节点距离计算公式，计算所述每两个用户节点之间的节点距离；基于所述节点距离，使用隐私泄露计算公式，计算该第一节点的当前策略节点对应的隐私泄露值；将该第一节点的当前策略节点对应的隐私泄露值，使用转换公式，转换为该第一节点的当前策略节点对应的隐私效用值；利用该第一节点的当前策略节点对应的隐私效用值，使用协作隐私效用计算公式，计算该第一节点的当前策略节点对应的协作隐私效用值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述节点距离计算公式为：其中，Lij为第i个用户节点ui和第j个用户节点uj之间的物理距离，Sij为用户节点ui和用户节点uj之间的社交强度，dij为用户节点ui和用户节点uj之间的节点距离；所述隐私泄露计算公式为：其中，令Xi＝{is，i1，i2，...，in}表示用户节点ui所选择的策略节点，is，i1，i2，...，in的取值为1或0，is取1表示用户节点ui选择LBS服务器作为策略节点，is中的下标s表示服务器，ij取1表示用户节点ui选择用户节点uj作为策略节点，j取...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱孔林，张琳，闫文柯，郭丽丽，杨海军，
申请(专利权)人：北京邮电大学，北京汽车研究总院有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11