面向物联网基于位置服务的位置隐私保护技术研究

As a typical application of the Internet of things,location based services provide convenience for people' life and also much attention has been paid to its privacy leakage problem.Spatial and temporal correlation is one of the basic characteristics of the Internet of things different from the Internet.This topic research content can be summarized a model and three technologies:(1)location privacy protection model of fully considering the correlation of spatial and temporal;(2)the location query of privacy protection techonlogy;(3)location privacy protection based on homomorphic encryption techonlogy;(4)the location of anonymous techonlogy in vehicle network.Planning to achieve four aims:(1)propose a model of location privacy protection based on binary chart;(2)propose a blind query scheme based on PIR;(3)propose a fully homomorphic encryption algorithm based on euclidean space;(4)propose a mutual anomymous method for vehicle network.The research will provide the theoretical basis and technica reference for privace leakage problem in location based services,and lay a foundation for subsequent content network privacy protection problem research.

作为物联网的典型应用，基于位置服务为人们生活提供便利的同时，其隐私泄漏问题也备受关注。时空关联性，是物联网区别于互联网的基本特征之一。本课题的研究内容可以概括为"一个模型，三项技术"：①充分考虑时空关联性的位置隐私保护模型，②位置查询中的隐私保护技术，③基于同态加密的位置隐私保护技术，④路网环境下的位置匿名技术。拟实现"四个一"的研究目标：①提出一个基于二分图的位置隐私保护模型，②提出一个基于PIR的位置盲查询协议，③提出一个欧式空间下的全同态加密算法，④提出一个基于互易匿名的路网位置隐私保护方案。课题的研究将为基于位置服务中隐私泄漏问题的解决提供理论依据和技术参考，为后续物联网隐私保护问题研究奠定基础。

在国家自然科学基金“面向物联网基于位置服务的位置隐私保护技术研究（61472097）”的支持下，项目组从充分考虑时空关联性的位置隐私保护模型刻画的研究出发，实现了从框架，到模型，再到具体技术的自顶向下的一套完整的面向物联网基于位置服务的位置隐私保护技术，取得了以下重要成果：.1.位置隐私保护模型刻画方面.以二分图为技术手段，充分考虑身份标识、位置、时间、服务请求等四个因素的关联关系，提出了充分考虑时空关联性的位置隐私保护模型。该模型可分析位置隐私数据之间的关联关系，刻画位置隐私的威胁因素，从数据切断关联的角度降低隐私威胁。.2.位置盲查询协议方面.基于位置隐私数据关联关系，从避免可读位置相关数据间的关联的角度出发，提出了位置隐私数据时空关联关系模糊的位置盲查询协议。该协议同时隐藏位置数据与位置相关数据，降低位置与时空数据之间的可关联性，从数据隐藏的角度保护位置隐私。.3.全同态加密算法方面.按照同态加密技术所针对的隐私保护处理过程，针对全同态加密的高效性、安全性和应用性三个方面展开研究，分别提出了多比特格基全同态加密算法、抗密钥恢复攻击的格基全同态加密方案以及多密钥的格基多比特全同态加密方案等一系列基于格基的全同态加密方案的构造，在理论上完成欧氏空间下全同态加密算法的研究。.4.路网位置隐私保护算法方面.针对路网环境相对于欧氏空间的受限特性，利用二分图的时空关联刻画，提出了路网环境下位置隐私保护关联模型，并在该模型的基础上提出了对应的隐私保护方法。该方法能有效地防止攻击者通过位置轨迹校正、位置属性关联以及转移概率预测等方法获取用户位置轨迹隐私。