一种基于缓存和位置预测机制的轨迹隐私保护方法技术

本发明专利技术公开了一种基于缓存和位置预测机制的轨迹隐私保护方法，该方法分别在客户端和匿名器使用多级缓存机制，缓存用户查询得到的候选结果集，供用户连续LBS查询中的后续查询点或其它用户使用，以减少用户与LSP之间的交互，降低用户信息暴露给LSP的风险。同时通过基于Markov的移动位置预测方法，结合数据时效性、用户查询概率形成匿名域，在提高缓存命中率的同时也提高了用户的轨迹隐私，并减轻LBS服务器的查询开销。

A path privacy protection method based on caching and location prediction

The invention discloses a trajectory privacy protection method of caching and location prediction mechanism based on the method of using multistage cache on the client and anonymous, the candidate cache query result set for subsequent query point users for the LBS query or other users, in order to reduce the interaction between the user and the LSP to reduce the risk of exposure to the user information, LSP. At the same time, the mobile location prediction method based on Markov is combined with the data timeliness and user query probability to form the anonymous domain. It improves the hit rate of the cache while improving the user's trajectory privacy and reducing the query cost of the LBS server.

【技术实现步骤摘要】
一种基于缓存和位置预测机制的轨迹隐私保护方法
本专利技术属于计算机科学与
，特别涉及一种基于缓存和位置预测机制的轨迹隐私保护方法。
技术介绍
目前，基于位置服务(LocationBasedService,LBS)已广泛应用于军事、商业和民生等领域。用户通过LBS可以获得当前位置附近的兴趣点(PointsofInterests,POIs)，如最近的影院、医院和餐馆等。根据用户连续的LBS查询，攻击者可能分析出特定用户轨迹的敏感信息，如家庭住址、生活习惯和健康状况等行为特征。苹果手机引发的“隐私门”风波，就是通过LBS泄露用户的隐私。因此，LBS中的轨迹隐私保护已成为急需解决的问题。在连续LBS查询中，学者已提出一些轨迹隐私保护方法，主要分为两类结构：点对点和基于可信第三方(TrustedThirdParty,TTP)的中心服务器结构。在点对点结构中，用户发送的查询需要进行匿名或变换处理，对终端将会产生较大开销。在基于TTP中心服务器结构中，引入一个可信匿名器作为移动用户和位置服务提供商(LocationServiceProvider,LSP)之间的中间体，它负责对用户的查询进行泛本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于缓存和位置预测机制的轨迹隐私保护方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：依据查询请求对请求客户端所在区域进行网格划分，划分成m×m个大小相等的网格单元，构建网格结构Grid_structure((x1,y1),(x2,y2),m)，并对网格结构中每个网格单元进行唯一标识；其中，(x1,y1)和(x2,y2)分别表示请求客户端所在区域的左下角坐标和右上角坐标；步骤2：基于请求客户端发出查询请求时的实时位置和查询半径，获取查询半径范围所覆盖的所有网格单元标识；步骤3：与相邻客户端进行通信，依次在自身客户端和相邻客户端的缓存中查询是否存在步骤2中所述的网格单元标识：若存在，则依据对应网格单元...

【技术特征摘要】
1.一种基于缓存和位置预测机制的轨迹隐私保护方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：依据查询请求对请求客户端所在区域进行网格划分，划分成m×m个大小相等的网格单元，构建网格结构Grid_structure((x1,y1),(x2,y2),m)，并对网格结构中每个网格单元进行唯一标识；其中，(x1,y1)和(x2,y2)分别表示请求客户端所在区域的左下角坐标和右上角坐标；步骤2：基于请求客户端发出查询请求时的实时位置和查询半径，获取查询半径范围所覆盖的所有网格单元标识；步骤3：与相邻客户端进行通信，依次在自身客户端和相邻客户端的缓存中查询是否存在步骤2中所述的网格单元标识：若存在，则依据对应网格单元标识，在客户端缓存中查找请求兴趣点，若找到与查询请求匹配的兴趣点，则发给请求客户端，结束本次查询请求，否则，进入步骤4；若不存在，则进入步骤4；每个客户端的缓存中存有与各自发出的查询请求匹配的兴趣点和兴趣点所在的网格单元标识；步骤4：使用匿名器公钥对请求消息进行加密后，发送给匿名器；所述请求消息包括查询请求内容、请求客户端当前位置和运动方向、随机生成的密钥；步骤5：匿名器收到加密请求后，利用匿名器私钥进行解密，并依据解密后的查询请求内容在匿名器的缓存中进行搜索，将搜索到的查询结果，返回给请求客户端，结束本次查询请求，否则，将未查询过的网格单元标识生成匿名域，发送至LBS服务器进行查询，进入步骤6；步骤6：LBS服务器对查询请求在匿名域内查询属于各网格单元中兴趣点，并将查询结果采用匿名器的公钥加密后，返回给匿名器；步骤7：匿名器将从LBS服务器接收的信息进行解密，并与请求客户端需要查询的网格单元标识进行匹配，将匹配的网格单元标识及对应的兴趣点利用请求客户端随机生成的密钥进行对称加密后，返回给请求客户端，同时匿名器将解密后的网格单元标识以及对应的兴趣点更新至匿名器缓存中；步骤8：请求客户端对从匿名器接收的信息进行解密，获得与查询请求匹配的兴趣点集，并依据请求客户端设定的查询半径，对各兴趣点进行筛选，得到精确查询结果，同时将当前查询请求结果更新至自身缓存中。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用基于Markov移动位置预测方法，预测请求客户端在移动过程中的下一个位置，根据Markov预测的下一个位置、数据查询有效期以及网格单元中请求客户端发出查询的概率，选择未查询过的网格单元标识形成匿名域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用基于Markov移动位置预测方法，预测请求客户端在移动过程中的下一个位置的具...

【专利技术属性】
技术研发人员：张少波，廖俊国，李雄，宁红辉，
申请(专利权)人：湖南科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43