本文選題：Goldberg信息論隱私信息檢索協(xié)議 + LBS隱私保護(hù)�。� 參考：《西北農(nóng)林科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、社會網(wǎng)絡(luò)以及大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的快速發(fā)展,LBS隱私保護(hù)問題日益嚴(yán)重。與其他的LBS隱私保護(hù)技術(shù)相比,基于隱私信息檢索(Private Information Retrieval,PIR)的LBS隱私保護(hù)技術(shù)具有隱私保護(hù)強(qiáng)度高,無需可信第三方,并且查詢結(jié)果準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)。但現(xiàn)有的查詢協(xié)議多假設(shè)LBS服務(wù)器是半誠實(shí)的,且存在抵御模式攻擊而導(dǎo)致通信和計(jì)算代價(jià)較大、查詢效率較低等的問題。針對這些問題,根據(jù)Goldberg的信息論隱私信息檢索協(xié)議(Goldberg's Information-Theoretic Private Information Retrieval,Goldberg IT-PIR)計(jì)算復(fù)雜度較低,并且能夠在一定條件下抵抗數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的惡意攻擊的特點(diǎn),論文提出了基于Goldberg IT-PIR的最近鄰LBS隱私查詢協(xié)議。主要研究工作及取得的成果如下:(1)提出了基于Goldberg IT-PIR的最近鄰LBS隱私查詢協(xié)議。針對因抵御模式攻擊而導(dǎo)致通信和計(jì)算代價(jià)較大的問題,通過構(gòu)建2層R樹,使得不同用戶的最近鄰查詢請求具有相同的PIR訪問次數(shù),而不需要添加無效的PIR檢索來抵御模式攻擊;對于查詢效率較低的問題,應(yīng)用Goldberg IT-PIR協(xié)議在線檢索候選最近鄰興趣點(diǎn),在LBS服務(wù)器可能是惡意的情況下(t個服務(wù)器相互串通、l-k個服務(wù)器崩潰、v個服務(wù)器返回錯誤的結(jié)果),能夠保證用戶安全地查詢到正確的結(jié)果。(2)實(shí)現(xiàn)了基于Goldberg IT-PIR最近鄰查詢協(xié)議LBS服務(wù)器端查詢響應(yīng)的并行化。通過對LBS服務(wù)器端查詢響應(yīng)算法的分析,針對處理大規(guī)模查詢請求時(shí),查詢效率較低的問題,引入并行化的Strassen矩陣乘法算法,利用多線程技術(shù)實(shí)現(xiàn)LBS服務(wù)器端查詢響應(yīng)的并行化計(jì)算。依據(jù)LBS隱私保護(hù)技術(shù)性能評估指標(biāo),通過實(shí)驗(yàn)分析算法的性能和準(zhǔn)確度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與Ghinita等人的最近鄰查詢算法相比,該算法的通信代價(jià)降低了大約25%,計(jì)算代價(jià)減少了大約87%;算法最近鄰興趣點(diǎn)的誤差最大約為0.04%;當(dāng)查詢請求個數(shù)大于128時(shí),并行化算法能夠有效提高LBS服務(wù)器端的計(jì)算效率。
[Abstract]:With the rapid development of mobile Internet, social network and big data, privacy protection is becoming more and more serious. Compared with other LBS privacy protection techniques, the LBS privacy protection technology based on Private Information Retrieval PIR has the advantages of high privacy protection intensity, no need for trusted third parties, and accurate query results. However, most of the existing query protocols assume that the LBS server is semi-honest, and there are some problems such as high communication and computing cost, low query efficiency and so on. According to Goldberg's Information Theory Privacy Information Retrieval Protocol (Goldberger Information-Theoretic Private Information Retrieval Goldberg IT-PIR), the computational complexity is relatively low, and it can resist the malicious attack of the database server under certain conditions. In this paper, the nearest neighbor LBS privacy query protocol based on Goldberg IT-PIR is proposed. The main research work and the results obtained are as follows: (1) proposed the nearest neighbor LBS privacy query protocol based on Goldberg IT-PIR. Aiming at the problem that the communication and computation cost is high because of resisting the pattern attack, by constructing a two-layer R-tree, the nearest neighbor query requests of different users have the same number of PIR access times. It does not need to add invalid PIR retrieval to resist pattern attack. For the problem of low query efficiency, Goldberg IT-PIR protocol is applied to online search candidate nearest neighbor points of interest. In the case that LBS servers may be malicious, t servers collude with each other and 1 k servers crash and v servers return the wrong results, which can ensure that users can safely query the correct results. Parallelization of query response on the LBS server side of neighbor query protocol. Based on the analysis of query response algorithm on LBS server, the parallel Strassen matrix multiplication algorithm is introduced to solve the problem of low query efficiency when dealing with large scale query requests. The parallel computing of query response on LBS server is realized by multithreading technology. According to the performance evaluation index of LBS privacy protection technology, the performance and accuracy of the algorithm are analyzed experimentally. The experimental results show that compared with the nearest neighbor query algorithm proposed by Ghinita et al, the communication cost and computational cost of the algorithm are reduced by about 25 and 87, the maximum error of nearest neighbor point of interest is about 0.04, and when the number of query requests is more than 128, the maximum error of the nearest neighbor point of interest is about 0.04. Parallelization algorithm can effectively improve the computing efficiency of LBS server.
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP309

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