【技术实现步骤摘要】
面向位置密度分布攻击的隐私保护方法
本专利技术涉及一种面向区域隐私的位置密度分布攻击问题的位置隐私保护方法，属于位置隐私保护领域。
技术介绍
随着智能手机、可穿戴设备的普及，基于位置的服务(LBS)迅速发展。然而，在位置数据带来便利的同时，也给人们带来了隐私泄露的问题。在LBS服务中，某区域的位置密度图一般呈现由多个人群密集区域向外密度逐步递减的效果。设某保密性质的区域A规定禁止使用私人通信设备，虽然从通信源上切断了隐私泄露的风险，但是当不法运营商将其他普通用户发出的位置请求投点到地图上，A本应符合周边区域请求密度趋势，与周边发出类似数量级的请求，却未发出(或发出少量)请求，与地图反映的该区域属性本该存在的情况相差甚远，该区域就将作为可疑区域暴露给不法运营商。不法运营商利用所有用户的位置分布密度信息反推出这些保密性质单位的位置。若这种信息被间谍获取，间谍将采取进一步的行动，可能会威胁到公共安全。我们将该攻击问题描述为LDD(Locationdensitydistribution,位置密度分布攻击)问题，将上述遭受LDD攻击的区域范围的属性等隐私称为RP(Regio...
【技术保护点】
1.一种面向位置密度分布攻击的位置隐私保护方法，其特征在于，包括：步骤1)、根据设定的限制条件对边缘服务器服务范围内的目标区域进行划分；步骤2)、对目标区域中的子区域进行异常检测，筛选出异常区域；步骤3)、设定噪声添加约束条件，达到平衡密度差，控制噪声成本以及减少因背景知识形成的对区域隐私的攻击的目标；步骤4)、使用Laplace机制计算噪声添加数量。
【技术特征摘要】
1.一种面向位置密度分布攻击的位置隐私保护方法，其特征在于，包括：步骤1)、根据设定的限制条件对边缘服务器服务范围内的目标区域进行划分；步骤2)、对目标区域中的子区域进行异常检测，筛选出异常区域；步骤3)、设定噪声添加约束条件，达到平衡密度差，控制噪声成本以及减少因背景知识形成的对区域隐私的攻击的目标；步骤4)、使用Laplace机制计算噪声添加数量。2.根据权利要求1所述的一种面向位置密度分布攻击的位置隐私保护方法，其特征在于，步骤1)具体是采用四分树划分方法将各区域四等分为相同大小的区间，若划分后的子区域内的位置请求密度高于设置的单位密度阈值，则对每个子区域继续以四分的方式进行划分，直至满足要求；其中，四分的阶数与子区域最大人口密度p有关，若某子区域的密度值p超过阈值pT，则提高划分阶数，直至密度满足要求。3.根据权利要求1所述的一种面向位置密度分布攻击的位置隐私保护方法，其特征在于，步骤2)包括：201)、在区域划分后，对每个目标单位设定密度阈值，匹配并设定完成后，形成预估密度矩阵Z；具体为：将切分区域进行编号并设置对应的计数器，当区域每有一位用户发出位置服务请求时，相应计数器进行加1操作，根据采集到的各计数器中的数据生成矩阵D，其中dij表示ij位置的位置请求密度；再根据D中数值取n个数值范围，设为递增的范围集合B＝{(b1,b2],(b2,b3],…,(bn,bn+1]}，以dij的最小值和最大值确定数值范围，将该范围以设定的步长切分，各段表示为(bi,bi+1]，i取1到n。然后对应B中的每个范围(bi,bi+1]，对应D的请求数量等级生成矩阵R，其中rij表示ij位置的请求数量等级：diff(B)＝b2-b1202)、将预估密度矩阵Z和生成的请求数量等级矩阵R进行逐位比较，设定阈值α，若两者差的绝对值大于α，则认为该区域为异常区域；若小于等于α，则遍历R，检测各区域的周围所有邻域，若邻域存在，则判断各邻域与该区域等级值差值的绝对值：若绝对值超过设定的阈值β，则计数器加1，检测完所有邻域后，若计数器数值达到或超过设定标准值时，则认为该区域为异常区域，建立异常区域集合A，并将其存储于集合中。4.根据权利要求1所述的一种面向位置密度分布攻击的位置隐私保护方法，其特征在于，步骤3...
【专利技术属性】
技术研发人员：白光伟，顾一鸣，沈航，陈林，曹磊，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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