移动互联网LBS应用多维隐私信息度量方法及保护技术的研究

The recent increment of development and usage of Location Based Service (LBS) in mobile internet makes the privacy preserving as one of major considerations in network security. To protect the multidimensional privacy information in, we conduct the research on the characterization and evaluation of multidimensional privacy information and the corresponding protection algorithm in mobile LBS. We first analyze the disadvantages of the existing k-anonymity principle on evaluation of multidimensional privacy information. Combing the analysis on attribute features and relationship of multidimensional privacy information, we investigate the nature process of privacy information leakage. And then we develop a corresponding characterization parameters and method of privacy information leakage to provide a framework for evaluation based on information theory. Then, we design a threaten model for heterogeneous networks and propose a privacy preserving algorithm based on privacy information isolation and multi path delivery to guarantee the quality of service (Qos). The performance of security and Qos shall be quantitatively analyzed as follows. To verify the validity of the evaluation framework, we shall develop and realize the inspection techniques for privacy information leakage in mobile smart terminal through the exiting security.inspection platform. The research in this project will enable the privacy preserving techniques feasible to be widely used and developed in mobile LBS. Meanwhile, the theoretical and technical research will advance the development of privacy protection standard.

随着基于地理位置信息服务（LBS）在移动互联网中快速发展和广泛应用，隐私信息安全成为该领域的研究重点。针对移动LBS中用户多维隐私保护需求，本项目开展移动LBS中多维隐私信息泄漏的度量方法和保护技术的研究。本项目首先分析现有k匿名保护原则在多维隐私度量方面的缺陷，结合多维隐私信息的属性特点和本质关系，分析隐私信息泄漏过程，以信息量物理定义为基础，提出隐私信息泄漏的度量参数和方法，建立隐私信息度量体系。在此基础上，建立多层级多接口的移动互联网威胁模型，针对现有保护技术牺牲服务质量的缺陷，提出基于隐私信息隔离和多径传输的保护算法，对所提出算法的安全与服务性能进行量化分析。 更进一步地，利用现有移动智能终端安全检测平台，研究验证隐私信息泄漏度量体系的方法，设计实现移动智能终端隐私信息泄漏的检测技术。本项目的研究还将为推动移动LBS隐私保护技术的应用和发展及其相关国家标准研究提供技术支撑。

项目针对移动地理位置信息服务的场景，研究了隐私信息的泄露过程，对不同场景下隐私信息的特点，给出了用户身份泄漏指数的定义，基于信息熵设计了隐私信息泄露的量化方法，利用该方法定量分析了基于路由协议保护的无线网络中的隐私信息泄露情况，并给出了最大化隐私信息安全性的条件。同时，针对不同场景提出了两种隐私信息保护算法：针对移动终端LBS服务提出了改进的Sharmir秘密共享协议算法，分割用户上传的多维隐私信息，配合提出基于Barycentric拉格朗日插值定理和哈希函数性质的地理位置数据恢复重建算法，并向用户提供恢复信息的验证功能，从而保护用户隐私信息；针对可穿戴设备隐私上传，提出了提出了一种新的基于权值和灵敏度的可变最大距离平均向量（WSV-MADV）方法。项目并结合我国个人信息保护的法律法规，提出了基于我国网络安全基本制度理论框架的个人信息安全分级方法。基于个人信息泄露的途径，研究了LBS服务中个人信息泄露的检测方法，设计实现移动智能终端隐私信息泄漏的检测技术，成果集成在app个人信息检测工具中，并形成公共安全行业标准草案及检测规范。项目执行过程中，从理论研究到算法研究，并基于项目的研究成果结合公共安全个人信息保护的要求，形成了相关的工具、标准，对我国个人信息保护提供了技术支撑。