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移动社交网络为人们的生活带来了极大的便利,但用户在享受这些服务带来便利的同时,个人位置隐私受到了严重威胁。首先对用户位置隐私保护需求进行了形式化描述,继而针对用户的敏感兴趣点泄露问题,提出了一种情景感知的隐私保护方法。该方法将位置信息、社交关系、个人信息引入到知识构建算法中以计算兴趣点间的相关性,并利用该相关性及时空情景实时判断发布当前位置是否会泄露用户隐私,进而实现了隐私保护与服务可用性间的平衡。最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。
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2015 年 12 月 Chinese Journal of Network and Information Security December 2015
00007-1
第 1 卷第 1 期
网络与信息安全学报
Vol.1
No.1
面向移动社交网络的位置隐私保护方法
许志凯,张宏莉,史建焘,田志宏
(哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院,黑龙江 哈尔滨 150001)
摘 要:移动社交网络为人们的生活带来了极大的便利,但用户在享受这些服务带来便利的同时,个人位置
隐私受到了严重威胁。首先对用户位置隐私保护需求进行了形式化描述,继而针对用户的敏感兴趣点泄露问
题,提出了一种情景感知的隐私保护方法。该方法将位置信息、社交关系、个人信息引入到知识构建算法中
以计算兴趣点间的相关性,并利用该相关性及时空情景实时判断发布当前位置是否会泄露用户隐私,进而实
现了隐私保护与服务可用性间的平衡。最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。
关键词:社交网络;移动社交网络;位置隐私;推理攻击
中图分类号:TP393
文献标识码:A
doi: 10.11959/j.issn.2096-109x.2015.00007
Location privacy protection for mobile social network
XU Zhi-kai, ZHANG Hong-li, SHI Jian-tao, TIAN Zhi-hong
(School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China)
Abstract: Given its high utility value, mobile social network services(MSNS), however, has raised serious concerns
about users’ location privacy. The location privacy requirements of users in MSNS are personal and dynamic, thus a
metric called confidence was proposed to quantify the privacy risks. To avoid the adversary inferring users’ privacy,
a method of legation privacy protection was designed to calculate the correlation between the locations through lo-
cation information, social relation and personal information. Then the correlation and the space-time background
were used to evaluate whether the users’ published geo-content meet the user’s privacy requirement. Eventually, our
experimental results demonstrate the validity and practicality of the proposed strategy.
Key words: social network; mobile social network; location privacy; inference attack
1 引言
随着智能终端的普及和 3G、Wi-Fi 等通信技
术的发展,社交网络与移动互联网逐步融合,形
成了移动社交网络服务(
MSNS,mobile social
network services)。用户不仅可以实时地获取位置
信息,获得相应的服务(如查找附近最近的咖啡
馆、酒店等),还可以与朋友分享带有位置标签的
内容(如在某个语义位置签到、发现邻近好友等)。
移动社交网络的位置服务将虚拟社区与现实社会
相结合,丰富了人们的社交方式,为人们的生活
带来了极大的便利;然而,人们在使用这些服务
的同时,也面临隐私泄露的威胁。例如,攻击者
通过关联分析、多次查询等方式可推测出用户的
收稿日期:2015-09-12;修回日期:2015-10-08。通信作者:许志凯,zhikaixu@foxmail.com
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61202457, 61173144, 61402137, 61402149);国家重点基础研究发展计划(“973
”
计划)基金资助项目(2011CB302605, 2013CB329602)
Foundation Items: The National Natural Science Foundation of China(61202457, 61173144, 61402137, 61402149); The N
a-
tional Basic Research Program of China (973 Program) (2011CB302605, 2013CB329602)
第 1 期 许志凯等:面向移动社交网络的位置隐私保护方法 ·51·
生活习惯、健康状态等信息。位置隐私能否得到妥
善保护己成为制约移动社交网络发展的瓶颈问题。
当前移动社交网络中的位置隐私保护还处于
初级阶段,最新的研究试图将基于位置的服务中
己有的隐私保护方法应用到移动社交网络中,如
k-匿名
[1]
、空间匿名
[2]
等,但这些研究均未考虑位
置数据与个人信息的关联问题。由于社交网络真
实性、交互性的特点,移动社交网络中位置数据
与个人信息(如社交关系、个人兴趣等)是直接
关联的,且用户间的位置隐私不是孤立的,在这种
情况下如何度量用户隐私的泄露程度,继而平衡服
务的可用性与用户的隐私需求己成为移动社交网
络位置隐私保护研究中亟需解决的难点问题。
位置隐私可界定为个人、机构等主体不愿意
被外部知晓的位置信息,本文将这些位置称为敏
感兴趣点。位置隐私保护旨在防止用户的位置隐
私被非授权者访问。在移动社交网络中,用户自
行设置位置信息的访问权限,用户的隐私需求具
有个性化、动态化的特点。如一些用户将教堂视
为敏感兴趣点,认为这可能泄露他的宗教信仰;
但另一些用户却愿意在教堂
共享自己的位置,以
便于与好友聚会交流。由此,本文引入置信度来
形式化地描述用户的隐私需求,度量隐私泄露的
风险,提出一种情景感知的位置隐私保护框架,
将位置信息、社交关系、个人信息引入到知识构
建算法中以计算兴趣点之间的相关性,并利用该
相关性及时空情景实时判断发布当前位置是否满
足用户的隐私需求,实现隐私保护与服务质量间
的平衡。
2 相关工作
当前移动社交网络中关于位置隐私保护的研
究刚刚起步。最新的研究试图将基于位置服务
(LBS,location based services)中的隐私保护方
法,如空间匿名
[1-3]
(spatial cloaking)、隐私信息
检索
[4-6]
(PIR, private information retrieval)等应
用到移动社交网络中,具体方法如下。
1) 基于空间匿名的位置隐私保护
该方法通过增加用户位置信息的不确定性
以保护用户的位置隐私。文献[1]最早将关系数
据库中的 k-匿名引入到位置隐私保护中,其基
本
思想是:在发布位置信息时,以一块覆盖其
他 k-1 个用户的空间区域代替用户的精确位置,
从而使攻击者无法从 k 个用户中鉴别出某个用
户。文献[2]在保证 k 匿名的同时,引入了位置
l-多样化的概念,即在 k 个用户中保证至少 l 个用
户的查询请求是不一样的。文献[3]将该空间匿
名应用到移动社交网络中的邻近好友发现服务
中,通过匿名区域之间的距离推测用户真实的
距离,但方法会导致服务质量下降,不适合一
些需要精确位置的服务。
2) 基于加密的位置隐私保护
文献[4]将密文检索理论应用到位置隐私保
护中,用户可以在不泄
漏位置信息的情况下检索
服务器上的任意数据项。文献[5]提出一种基于可
查询加密(searchable encryption)的隐私保护框
架,在数据加密的情况下实现好友之间签到位置
的 查 询 。 文 献 [6] 提 出 一 种 基 于 同 态 加 密
(homomorphic encryption)和 CP-ABE 的细粒度
的位置查询协议,根据用户与查询者的信任关系,
确定位置精度(如方圆 10 m、20 m、100 m 的位
置范围),用户信任查询者的程度越高,查询者获
得的位置精度越高。但文献[5,6]中的加密运算对于
移动用户的预计算开销和运行时计算开销较大。
此外,部分研究者结合位置之间的时空关
联性来探索位置隐私保护的途径。文献[7]定量
分析了零星的位置泄露引起的运动轨迹泄露问
题。文献[8]提出攻击者在获得用户最大移动速
度的情况下,可推理出匿名区域中的查询用户。
文献[9,10]通过位置模糊和时间模糊的方法保
证连续提交的匿名区域间在速度上是可达的。
这些研究主
要关注移动速度信息对位置隐私泄
露的影响,对于其他深入的关联分析结果导致
的隐私泄露问题未有涉及。针对以上研究的不
足,本文提出的面向移动社交网络的位置隐私
保护方法具有以下特点
:可满足移动社交网络
中用户个性化和动态的隐私需求;可解决对移
动社交网络中的背景知识进行关联分析导致的
隐私泄露问题。
3 位置隐私保护需求的形式化描述
本小节首先介绍了移动社交网络的拓扑模
00007-2
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