一种抵抗分布相关性攻击的位置服务隐私保护方法技术

本发明专利技术公开一种抵抗分布相关性攻击的位置服务隐私保护方法，预先设置隐私预算ε和相关性阈值c，查询时根据真实位置p、ε和c利用拉普拉斯机制产生一个噪声位置p'；当有历史噪声位置落入以p为中心半径为p至p'欧式距离的圆内时，采用零成本预测法从圆内噪声位置集P

A privacy protection method of location service against distributed correlation attack

【技术实现步骤摘要】
一种抵抗分布相关性攻击的位置服务隐私保护方法
本专利技术涉及基于位置的服务(Location-basedServices，LBS)领域，尤其涉及一种抵抗分布相关性攻击的位置服务隐私保护方法。
技术介绍
近几年来，随着具有定位功能的智能终端和无线通信的日益普及，各种基于位置的信息服务正迅猛发展，现已覆盖人们生活的方方面面，如导航、兴趣点推荐、签到、网络社交等等。在位置服务中，用户往往需要向服务提供商提交自身精确的位置才能获得服务。然而，不可信的服务提供商有可能因内部攻击或者出于商业目的而泄露用户的位置信息，攻击者再利用数据挖掘技术从中获取用户各种敏感信息，如家庭住址、出行目的、行为习惯、消费水平、健康状况和社交关系等。因此，现有的位置服务系统存在较为严重的隐私泄露风险。而且，由于位置信息与客观世界存在时空关联，位置信息的泄露甚至有可能导致人们的生命财产受到危害。差分隐私是目前位置隐私保护的一种主流技术。它克服了传统k-匿名等模型普遍存在“依赖于攻击者背景知识而导致其安全性无法严格证明”的缺点，对攻击者背景知识不做任何假设，其定义是建立在严本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种抵抗分布相关性攻击的位置服务隐私保护方法，其特征在于：分为初始化阶段和在线查询阶段，具体包括以下步骤：/n(1)初始化阶段：/n步骤S0：初始化阶段,移动终端初始化两个隐私参数和两个历史位置集：设置隐私预算为ε、分布相关性阈值为c、历史发布位置集

【技术特征摘要】
1.一种抵抗分布相关性攻击的位置服务隐私保护方法，其特征在于：分为初始化阶段和在线查询阶段，具体包括以下步骤：
(1)初始化阶段：
步骤S0：初始化阶段,移动终端初始化两个隐私参数和两个历史位置集：设置隐私预算为ε、分布相关性阈值为c、历史发布位置集历史真实位置集
(2)在线查询阶段：
步骤S1：根据真实位置p、ε和c，利用极坐标系下的拉普拉斯机制产生一个噪声位置p'；
步骤S2：令内点集合Pin*＝{q|q∈P*,q∈circle(p,d2(p,p'))}，其中，d2(p,p')表示真实位置p到噪声位置p'的欧式距离；而circle(p,d2(p,p'))表示以p为中心且d2(p,p')为半径的圆；
当时，则采用零成本预测方法从Pin*中选出一个预测点o'，即o'＝predict(Pin*)；
然后以o'为报告位置向LBS位置服务器请求服务，并且令P*＝P*∪{o'}，P＝P∪{p}；最后结束本次查询；否则，执行下一步；
步骤S3:计算P集合与p点的最大位置相关性，即cm＝maxpj∈Pc(p,pj)；P集合是所有的p点集合；
当cm≤c，则p'为报告位置向位置服务器请求服务，并且令P*＝P*∪{o'}，P＝P∪{p}；最后结束本次查询；否则执行下一步；
步骤S4：采用零成本预测方法从P*中选出一个位置点o'，即o'＝predict(P*)；然后以o'为报告位置向位置服务器请求服务，并且P*＝P*∪{...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶阿勇，孟玲玉，
申请(专利权)人：福建师范大学，
类型：发明
国别省市：福建;35