本文關鍵詞：基于位置服務的信息隱私保護技術研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：移動互聯網將信息技術的發(fā)展帶入了一個新時代,對人類的發(fā)展有著極為深刻的意義,已經影響到了醫(yī)療、娛樂、金融、政治、教育等人類生產生活的各個領域。移動性是移動互聯網最為重要的特性之一,與地理位置信息的結合,使得移動互聯網與人們生活結合更加緊密�；谖恢玫姆⻊�(LBS:Location-Based Service)便是移動互聯網中最為耀眼的服務模式之一,僅我國就已形成了數百億規(guī)模的LBS市場。LBS應用已成為移動互聯網中人們最為關注的應用服務。 然而,LBS的發(fā)展并非一帆風順,使用LBS應用時的隱私泄露問題便是制約LBS進一步發(fā)展的重要因素。目前已有大量關于LBS隱私保護的研究工作。LBS應用可分為“用戶提問——服務器應答”模式與“服務器提問——用戶應答”模式。對于LBS隱私保護的研究工作大都集中在第一類模式上,而對第二類模式關注較少。為此,本文主要關注第二類模式,特別是其典型應用——基于位置的信息統計應用中的隱私保護問題。在該應用中,參與者向服務器貢獻位置信息和特定的個人數據,服務器從中計算相應信息的地理分布,在此過程中需要保護參與者的位置隱私和數據隱私。 論文的主要研究工作和創(chuàng)新成果如下： 1.提出了基于移動云計算的LBS隱私保護協議PPPL。該協議基于移動云計算中的“克隆”技術,結合P2P技術和具有同態(tài)性質的公鑰加密算法,在“獨立半可信”的安全模型下實現對用戶個人位置信息和數據信息的隱私保護。PPPL協議既克服了采用中心可信代理的隱私保護方法中可信代理的瓶頸問題,又克服了去代理的隱私保護方法的本地資源消耗多、隱私保護強度不穩(wěn)定等缺點。仿真實驗結果表明,在大規(guī)模應用中,相比于使用中心代理的方法中代理的負載增長速率O(n),單個克隆體的負載增長速率僅為0(logn)。 2.提出了可以抵御篡改攻擊的多聚合協議SMAP與GMAP。SMAP與GMAP協議基于弱化了“半可信”安全假設的安全模型,通過多次計算的方式,使得LBS服務器在攻擊者修改部分預處理結果的情況下,仍然能夠有較大的概率得到正確的結果。理論證明和仿真實驗結果均表明,在控制因子y∈(0,0.5)時,簡單多聚合協議SMAP相比于PPPL協議具有更高的安全性；而廣義多聚合協議GMAP通過增大安全因子h,進一步增強了抵御篡改攻擊的能力。同時,為了能夠實現安全性與性能的平衡,本文提出并證明了最優(yōu)參數的選擇方法,使得多聚合協議在能夠實現所要求的安全性的同時,最大限度地減小協議開銷。 3.提出了抵御服務器與惡意用戶共謀的多路聚合協議MPAP與SMPAP。 MPAP協議基于弱化了“獨立”安全假設的安全模型,將數據分解為多個部分,并通過多條路徑傳輸實現對用戶數據的保護。理論證明結果表明,在控制因子γ相同的情況下,MPAP協議比PPPL協議具有更高的隱私保護能力。然而,將數據分解的方式使得攻擊者對結果正確性的威脅(如阻塞攻擊)進一步增加,任意數據分片的丟失即會使得服務器無法得到正確的結果。為此,本文進一步提出了基于Shamir門限的多路聚合協議SMPAP。理論證明與仿真實驗結果均表明,SMPAP協議相比于MPAP協議,在不降低隱私保護強度的條件下,大大降低了阻塞攻擊對結果正確性的威脅。 4.提出了一種高效的針對LBS信息統計應用中信息隱私保護的噪聲添加協議NAP。在該協議中,噪聲是實現對用戶數據隱私保護的關鍵因素,為此,本文對應用的結果準確性和數據隱私性進行量化,在此基礎上構建了一個數學架構來尋找最優(yōu)噪聲,即保證結果偏差在可容忍范圍內的情況下最大化隱私保護能力,并進一步得到最優(yōu)噪聲分布與用戶原始數據分布的關系。在此基礎上,針對給定原始數據分布為高斯分布、截斷高斯分布和任意連續(xù)分布的情況下,研究最優(yōu)噪聲分布的特性,得到相應的最優(yōu)或近似最優(yōu)的噪聲分布。仿真實驗結果表明,在給定原始數據分布的情況下,NAP協議得到的噪聲分布性能遠好于均勻分布和拉普拉斯分布,已達到或接近理論最優(yōu)噪聲分布性能。
【關鍵詞】：移動互聯網 基于位置的服務 信息統計 移動云計算 隱私保護 噪聲添加
【學位授予單位】：中國科學技術大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN915.04
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-10
• 目錄10-14
• 插圖目錄14-17
• 表格目錄17-18
• 第1章 緒論18-30
• 1.1 研究背景與意義18-20
• 1.2 研究現狀20-26
• 1.2.1 LBS應用模式分類及隱私保護需求20-23
• 1.2.2 LBS隱私保護現狀23-25
• 1.2.3 現有研究的不足25-26
• 1.3 研究內容與創(chuàng)新點26-28
• 1.4 結構安排28-30
• 第2章 基于位置服務的隱私保護技術30-52
• 2.1 LBS隱私保護技術介紹30-47
• 2.1.1 位置隱私保護30-42
• 2.1.2 數據隱私保護42-47
• 2.2 隱私保護技術比較47-51
• 2.2.1 位置隱私保護技術比較47-49
• 2.2.2 數據隱私保護技術比較49-51
• 2.3 本章小結51-52
• 第3章 基于移動云計算的LBS隱私保護協議52-70
• 3.1 移動云計算52-54
• 3.2 問題建模54-57
• 3.2.1 問題描述54-56
• 3.2.2 系統結構與安全模型56-57
• 3.3 隱私保護協議PPPL57-67
• 3.3.1 協議初始化狀態(tài)58-59
• 3.3.2 PPPL協議流程59-62
• 3.3.3 PPPL協議安全分析62-63
• 3.3.4 PPPL協議仿真63-67
• 3.4 本章小結67-70
• 第4章 抵御主動攻擊的多聚合協議70-88
• 4.1 PPPL協議面臨的挑戰(zhàn)70-72
• 4.1.1 PPPL協議弱點70-71
• 4.1.2 安全模型71-72
• 4.2 多聚合協議72-74
• 4.2.1 簡單多聚合協議SMAP72-74
• 4.2.2 廣義多聚合協議GMAP74
• 4.3 安全性分析74-77
• 4.3.1 PPPL協議安全性能74-75
• 4.3.2 SMAP協議安全性能75-76
• 4.3.3 GMAP協議安全性能76-77
• 4.4 GMAP協議性能優(yōu)化77-80
• 4.5 GMAP協議仿真80-87
• 4.5.1 協議開銷對比80-81
• 4.5.2 GMAP協議安全性81-82
• 4.5.3 影響Prh的參數分析82-84
• 4.5.4 Pr_h的近似情況84-85
• 4.5.5 h__(opt)的優(yōu)化情況85-87
• 4.6 本章小結87-88
• 第5章 抵御共謀攻擊的多路聚合協議88-106
• 5.1 共謀攻擊的威脅88
• 5.2 多路聚合協議MPAP88-92
• 5.2.1 MPAP協議介紹89-91
• 5.2.2 MPAP協議正確性與隱私保護能力91-92
• 5.3 基于Shamir門限的多路聚合協議SMPAP92-100
• 5.3.1 MPAP協議的局限性92-93
• 5.3.2 SMPAP協議介紹93-95
• 5.3.3 SMPAP協議正確性與安全性分析95-100
• 5.4 MPAP協議與SMPAP協議仿真100-103
• 5.4.1 MPAP協議開銷100-101
• 5.4.2 MPAP協議與SMPAP協議參數選擇101-102
• 5.4.3 MPAP協議與SMPAP協議安全性對比102-103
• 5.5 本章小結103-106
• 第6章 保護LBS信息隱私的噪聲添加協議106-158
• 6.1 噪聲添加協議106-109
• 6.1.1 協議流程106-107
• 6.1.2 準確性與隱私性度量107-109
• 6.2 最優(yōu)噪聲分布109-112
• 6.2.1 最優(yōu)噪聲問題建模109-110
• 6.2.2 最優(yōu)噪聲通解110-112
• 6.3 高斯輸入下的最優(yōu)噪聲分布112-114
• 6.3.1 理論求解112-113
• 6.3.2 實驗仿真113-114
• 6.4 一般輸入下的最優(yōu)分布114-148
• 6.4.1 問題轉化114-116
• 6.4.2 包含一個高斯分量的f_x116
• 6.4.3 包含兩個高斯分量的f_x116-121
• 6.4.4 包含多個高斯分量的f_x121
• 6.4.5 高斯分量的性質121-137
• 6.4.6 最優(yōu)分布的近似解137-141
• 6.4.7 仿真驗證141-148
• 6.5 截斷高斯分布為輸入的最優(yōu)噪聲分布148-157
• 6.5.1 近似條件148-151
• 6.5.2 近似條件修正151-153
• 6.5.3 任意截斷高斯輸入153-157
• 6.6 本章小結157-158
• 第7章 總結與展望158-162
• 7.1 論文總結158-159
• 7.2 未來展望159-162
• 參考文獻162-174
• 致謝174-175
• 在讀期間發(fā)表的學術論文與取得的其他研究成果175-176

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前1條

1 魏瓊;盧炎生;;位置隱私保護技術研究進展[J];計算機科學;2008年09期

  本文關鍵詞：基于位置服務的信息隱私保護技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：397381