發(fā)布時間：2017-04-26 00:11

  本文關(guān)鍵詞：車聯(lián)網(wǎng)位置和數(shù)據(jù)隱私定量化研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近些年來,隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展以及汽車的廣泛應(yīng)用與進步,車聯(lián)網(wǎng)逐漸成為一個熱門的研究領(lǐng)域。在網(wǎng)絡(luò)逐漸觸及到人們生活的各個方面的同時,人們對于自身信息安全的重視意識逐漸增強,他們在希望獲得更好的網(wǎng)絡(luò)體驗的同時,也希望自身的信息安全得到保證,因此,對于隱私安全的研究也十分廣泛。本文對在車聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的位置隱私以及移動通訊中的數(shù)據(jù)隱私的定量化做了研究,全文主要分為兩個部分。第一部分,主要是對車聯(lián)網(wǎng)中位置隱私的定量化研究。這部分提出了一個從時間和空間的角度出發(fā)的定量化模型,它允許用戶和應(yīng)用可以靈活地根據(jù)具體要求配置優(yōu)先敏感范圍,使人們更容易理解自身的位置隱私是如何暴露的,并且它是獨立于攻擊模式之外、使得用戶可以根據(jù)不斷變化的環(huán)境靈活采用不同的保護機制的隱私定量模型。我們還研究了定量模型的準確性和適應(yīng)性和多種相關(guān)參數(shù)組合對于該模型的影響,并且將理論應(yīng)用于實踐,即將該定量模型應(yīng)用在25萬輛汽車組成的模擬車輛數(shù)據(jù)集TAPASCologne和某時段羅馬出租車位置點采樣數(shù)據(jù)集Roma-taxi。結(jié)果表明,該量化模型可以有效地給出移動點移動中位置隱私的暴露,并為隱私保護提供可靠的判據(jù)。這可以使得用戶在享受服務(wù)和隱私保護之間達到一個可以共贏的平衡點。此外,我們提出了一種自適應(yīng)證書更新模型來例證如何使用位置隱私定量化模型。第二部分,主要是對移動通訊過程中的數(shù)據(jù)隱私的定量化研究。為了更恰當?shù)孛枋鰯?shù)據(jù)通訊過程中用戶隱私的變化情況,我們在信息論理論的基礎(chǔ)上討論在數(shù)據(jù)傳輸過程中數(shù)據(jù)攜帶的隱私信息的表示方法,并且提出系統(tǒng)、隱私熵、隱私聯(lián)合熵等相關(guān)概念,建立了一個衡量在數(shù)據(jù)通訊中隱私變化的定量化模型。該模型為研究者們研究數(shù)據(jù)隱私保護提供了一個基本的依據(jù)。我們對模型中參數(shù)的不同組合的影響做了分析,并且利用真實的通訊數(shù)據(jù)檢測模型的準確性和適應(yīng)性。最后,提出了一個基于該數(shù)據(jù)隱私定量化模型的隱私保護機制。在移動網(wǎng)絡(luò)愈加發(fā)達的今天,在人們享受服務(wù)的同時不可避免地使自身的隱私暴露,如何達到一個平衡將是人們越來越關(guān)心的問題。本文的研究,給尋找這種平衡提供了一種方式。
【關(guān)鍵詞】：車聯(lián)網(wǎng) 隱私 位置隱私 信息論 熵 數(shù)據(jù)隱私 定量化
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U495;TP391.44;TN929.5;TP309
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-13
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 主要工作11
• 1.3 文章結(jié)構(gòu)11-13
• 第2章 相關(guān)知識介紹13-21
• 2.1 位置隱私13-15
• 2.2 數(shù)據(jù)隱私15-18
• 2.3 伽馬分布18-19
• 2.4 信息論19-21
• 第3章 車聯(lián)網(wǎng)位置隱私定量化模型21-39
• 3.1 問題描述21-23
• 3.2 位置隱私定量化模型23-28
• 3.2.1 模型系統(tǒng)23-26
• 3.2.2 跟蹤時間和通訊距離對于時間位置隱私的影響26-27
• 3.2.3 跟蹤距離和通訊距離對于空間位置隱私的影響27-28
• 3.3 實驗28-39
• 3.3.1 定量化模型實驗28-31
• 3.3.2 探測點分布密度對于用戶隱私的影響31-39
• 第4章 車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)隱私定量化模型39-48
• 4.1 數(shù)據(jù)隱私定量化模型39-40
• 4.2 實驗40-44
• 4.2.1 仿真模擬40-42
• 4.2.2 真實數(shù)據(jù)42-44
• 4.3 數(shù)據(jù)隱私定量化模型應(yīng)用舉例44-48
• 4.3.1 隱私保護機制44-45
• 4.3.2 相關(guān)實驗45-48
• 第5章 總結(jié)與展望48-50
• 5.1 總結(jié)48-49
• 5.2 展望49-50
• 參考文獻50-53
• 作者簡介及在學(xué)期間所取得的科研成果53-54
• 致謝54

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 桂小林;張學(xué)軍;趙建強;;《物聯(lián)網(wǎng)信息安全》[J];計算機安全;2014年10期

  本文關(guān)鍵詞：車聯(lián)網(wǎng)位置和數(shù)據(jù)隱私定量化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：327357