一种空间数据联邦的隐私保护范围聚合查询方法技术

本发明专利技术涉及空间数据联邦信息服务领域，尤其涉及一种空间数据联邦的隐私保护范围聚合查询方法，包括本地数据库进行区域划分，建立本地存储结构；本地数据库根据区域划分结果，初始化索引结构；对索引节点的位置数据加密，联合LBS服务器建立全局索引结构；查询用户向LBS服务器发送查询请求，并根据内容构造查询请求向量；本地数据库依据统计结果构造返回结果向量，并完成压缩扰动后返回至LBS服务器；LBS服务器聚合并重构各个本地数据库的返回结果，获得原始信号的一次加密结果后返回至查询用户；本发明专利技术在保证查询用户隐私安全的同时，提供高效且安全的范围聚合查询服务。提供高效且安全的范围聚合查询服务。提供高效且安全的范围聚合查询服务。

【技术实现步骤摘要】
一种空间数据联邦的隐私保护范围聚合查询方法


[0001]本专利技术涉及空间数据联邦信息服务领域，尤其涉及一种空间数据联邦的隐私保护范围聚合查询方法。

技术介绍

[0002]在基于空间数据的位置信息服务(Location
‑
Based Service，LBS)中，为了提高服务质量，几个数据持有者(Data Owner，DO)倾向于联合起来共享彼此之间的数据信息，对外提供查询服务，从而组成数据联邦。空间数据联邦与普通场景的区别在于最终的查询结果是由多个DO联合起来回答的聚合最优结果，而不是单个DO。例如，在回答“某个坐标位置2公里范围内有多少辆共享单车”时，共享单车位置服务商(Location
‑
Based Service Provider，LBSP)可以联合多家共享单车服务公司的数据信息，来对这个查询进行回答。同时根据查询的内容可以是范围聚合查询，如上述查询问题。也可以为最近邻查询，如“查询离我最近的共享单车”。
[0003]尽管在空间数据联邦中，多个DO倾向于联合起来共享彼此数据信息以提高服务质量。但由于法律法规要求以及商业机密，直接共享彼此原始数据是行不通的。同时，查询用户(Search User，SU)不断的将其自身的位置信息共享至服务器，以获得位置服务。然而位置信息常常揭示了用户的相关隐私信息，如家庭、公司地址等。假如服务器是不受信任的，那么其将对SU的隐私安全造成威胁。一方面，服务器可以通过用户查询的位置信息来窥伺用户的隐私信息。如雇主可以通过了解员工访问的地点和每次访问的时间来检查她的行为。另一方面，服务器可以通过用户的实时位置信息来对用户进行位置追踪。
[0004]在目前的研究中，对于查询用户的位置隐私保护已经提出了许多方案，如k
‑
匿名，基于密码学的方法等。k
‑
匿名的基本原理是将真实用户位置信息混杂在k
‑
1个虚假用户之中，从而以构建匿名区域代替真实用户位置的方式进行位置服务请求。然而构造匿名集的方式往往会带来额外的计算开销，即LBSP需要回答非查询范围内的查询内容，这极大的影响到查询效率。也有研究者提出使用基于传统密码学方法，如同态加密、代理重加密等。其对位置数据进行加密以达到隐私保护目的。但是密码学方法往往伴随复杂的解加密操作，这需要庞大的计算资源开销。
[0005]与此同时，在现有的空间数据联邦研究中，大多关注于对联合多方本地数据的隐私保护，而缺乏对于查询用户的位置隐私安全考虑。在其中查询用户的位置信息直接以明文的方式暴露给服务器。同时，尽管在数据联邦中提出一些针对联合多方的数据隐私安全保护，然而其底层是基于关系型数据而非空间数据集，因此并不能直接应用至LBS中。
[0006]综上所述，在空间数据联邦环境条件下，如何高效且安全的回答查询用户的范围聚合查询请求，仍然存在如下挑战：
[0007]1.在空间数据联邦中，现有的查询服务策略多关注于联合多方的数据隐私以及查询的高效性，而缺乏对于用户查询位置隐私安全保护。用户的查询位置信息直接以明文的方式暴露给第三方。当面对不可信第三方时，这显然是极具隐私安全威胁的。
[0008]2.基于数据联邦，出于商业利益或隐私安全考虑，直接上传明文数据到位置服务商是不可行的。如何在保证用户的查询隐私安全以及数据拥有者的数据隐私安全的同时，协调联合多方行为并聚合来自多方的本地查询结果仍然是一个挑战。
[0009]一般而言，保护隐私与效率之间存在固有的矛盾。由于空间数据联邦多方联合的复杂性以及对于实时高效查询的需求，使得复杂的解加密操作变得不在适合。如何在隐私安全以及查询效率之间取得一个有效的平衡仍然是一个问题。

技术实现思路

[0010]为了在保证SU隐私安全的同时，提供高效且安全的范围聚合查询服务，本专利技术提出一种空间数据联邦的隐私保护范围聚合查询方法，具体包括以下步骤：
[0011]本地数据库收到LBS服务器发起的索引构建请求后，本地数据库进行网格区域划分，并建立本地存储结构；
[0012]本地数据库根据网格区域划分结果，初始化索引结构；
[0013]本地数据库对索引节点的位置数据进行加密，联合LBS服务器建立全局索引结构，得到索引树QTree；
[0014]当查询用户向LBS服务器发起查询请求时，根据请求内容构建查询请求向量；查询请求向量包括查询位置信息；
[0015]本地数据库收到查询请求向量后，根据查询请求向量进行查询，获取统计结果；
[0016]本地数据库根据统计结果返回结果向量，并完成压缩扰动后将结果反馈给LBS服务器；
[0017]LBS服务器聚合并重构来自各个本地数据库的反馈，获得原始信号的一次加密结果后反馈给查询用户；
[0018]查询用户对收到的一次加密结果进行解密并统计，得到查询结果。
[0019]进一步的，本地数据库进行网格区域划分，并建立本地存储结构的过程包括：
[0020]若第i个本地数据库表示为DO
i
，DO
i
所拥有的空间数据对象集合O
i
表示为O
i
＝{o1,...,o
m
}，其第m个空间数据对象o
m
表示为o
m
＝(x
m
,y
m
,cont
m
)，x
m
、y
m
分别表示空间数据对象o
m
的经、纬度信息，cont
m
表示空间数据对象o
m
的属性标识，m为空间数据对象集合O
i
中空间数据对象的数目；
[0021]利用Hilbert划分空间区域，得到大小相等的k个网格区域集合{AR
i
},1≤i≤k，第i个网格区域AR
i
表示为AR
i
＝(Attr,Num,Count,D)，Attr表示AR
i
的位置属性，Num为网格区域编号，Count为网格区域AR
i
所拥有的空间数据对象的总数，D则为该区域内空间对象集合；
[0022]网格区域集合结合给定曲线构造规则rule＝(d,p,N,θ)确定一条Hilbert曲线，其中d代表开口方向，p表示起始点，N代表曲线阶数，θ表示旋转角度。
[0023]进一步的，初始化索引结构的过程包括：
[0024]采用自底向上的方式，建立一个四叉树的索引结构，即将四个网格区域合并为一个区域节点，并将4个区域节点合并成一个新的区域节点，直到覆盖整个查询区域，得到基于四叉树的索引结构QTree；
[0025]在索引结构QTree中，其叶子节点为一个网格区域，叶子节点的存储结构存储该叶
子节点的位置属性以及网格区域编号；
[0026]在索引结构QTree中，非叶子节点为一个网域节点，网域节点的存本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空间数据联邦的隐私保护范围聚合查询方法，其特征在于，具体包括以下步骤：本地数据库收到LBS服务器发起的索引构建请求后，本地数据库进行网格区域划分，并建立本地存储结构；本地数据库根据网格区域划分结果，初始化索引结构；本地数据库对索引节点的位置数据进行加密，联合LBS服务器建立全局索引结构，得到索引树QTree；当查询用户向LBS服务器发起查询请求时，根据请求内容构建查询请求向量；查询请求向量包括查询位置信息；本地数据库收到查询请求向量后，根据查询请求向量进行查询，获取统计结果，即获取查询范围内每个网格区域空间对象数量；本地数据库根据统计结果返回结果向量，并完成压缩扰动后将结果反馈给LBS服务器；LBS服务器聚合并重构来自各个本地数据库的反馈，获得原始信号的一次加密结果后反馈给查询用户；查询用户对收到的一次加密结果进行解密并统计，得到查询结果。2.根据权利要求1所述的一种空间数据联邦的隐私保护范围聚合查询方法，其特征在于，本地数据库进行网格区域划分，并建立本地存储结构的过程包括：若第i个本地数据库表示为DO
i
，DO
i
所拥有的空间数据对象集合O
i
表示为O
i
＝{o1,
…
,o
m
}，其第m个空间数据对象o
m
表示为o
m
＝(x
m
,y
m
,cont
m
)，x
m
、y
m
分别表示空间数据对象o
m
的经、纬度信息，cont
m
表示空间数据对象o
m
的属性标识，m为空间数据对象集合O
i
中空间数据对象的数目；利用Hilbert划分空间区域，得到大小相等的k个网格区域集合{AR
i
},1≤i≤k，第i个网格区域AR
i
表示为AR
i
＝(Attr,Num,Count,D)，Attr表示AR
i
的位置属性，Num为网格区域编号，Count为网格区域AR
i
所拥有的空间数据对象的总数，D则为该区域内空间对象集合；网格区域集合结合给定曲线构造规则rule＝(d,p,N,θ)确定一条Hilbert曲线，其中d代表开口方向，p表示起始点，N代表曲线阶数，θ表示旋转角度。3.根据权利要求2所述的一种空间数据联邦的隐私保护范围聚合查询方法，其特征在于，初始化索引结构的过程包括：采用自底向上的方式，建立一个四叉树的索引结构，即将四个网格区域合并为一个区域节点，并将4个区域节点合并成一个新的区域节点，直到覆盖整个查询区域，得到基于四叉树的索引结构QTree；在索引结构QTree中，其叶子节点为一个网格区域，叶子节点的存储结构存储该叶子节点的位置属性以及网格区域编号；在索引结构QTree中，非叶子节点为一个网域节点，网域节点的存储结构存储该网域节点的位置属性以及网格区域编号；网域节点的位置属性包括构成网域节点的四个网域节点或者网格区域中顶点坐标的极值以及四个网域节点的中心。4.根据权利要求1所述的一种空间数据联邦的隐私保护范围聚合查询方法，其特征在于，本地数据库对索引节点的位置数据进行加密的过程包括：若位...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘红，顾鹏程，刘鑫闻，肖云鹏，王国胤，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：