基于博弈论的车联网位置隐私保护理论和方法研究

Location privacy in Internet of Vehicles relates to vehicles' and drivers' sensitive information. So how to protect the location privacy has become one of hotspots in both academia and industry. For fully and effectively protecting the vehicle's location privacy, the project uses game theory, information theory and cryptography to study a series of key questions involving unified location privacy metrics, game framework models and vehicles location privacy-preserving mechanisms in different applications of Internet of Vehicles, with the challenge of big data analysis attack. The project analyzes the existing location privacy measurement methods and proposes unified location privacy metric based on the information entropy. Considering the factor of attackers' ability of the big data analysis attack, we built the strategy model of attackers and defenders based on a unified metric. Further, a location privacy preserving mechanism (LPPM) in Internet of Vehicles is proposed based on game theory, considering such factors as different scenarios, the characteristic needs of drivers and quality of service. Based on these, the project tries to establish an identity-traceable LPPM based on Beacon in road security application, privacy-preserving upload and publish strategies of vehicular location information in traffic management and location privacy protecting methods vehicle-cooperation based in location search services of Internet of Vehicles. It is believed that the research results have great significance in both theory and practice for location privacy in Internet of Vehicles and mobile Internet.

车联网位置隐私涉及车辆及驾乘人员的敏感信息，其保护问题是当前该领域的研究热点。本项目以博弈论、信息论和密码学等为研究手段，以全面保护车联网位置隐私为目标，以攻击者具有大数据分析攻击能力为挑战，研究车联网位置隐私统一度量、攻防博弈框架模型和典型应用中的车辆位置隐私保护机制。融合现有位置隐私度量指标，建立基于信息熵的统一度量体系；充分考虑攻击者的大数据分析能力，建立基于度量的车辆位置隐私攻防策略模型和评价方法；分析应用场景、用户个性化需求和服务质量等因素，基于博弈论建立车联网位置隐私保护理论模型；研究道路安全应用中可追查约束下的车辆Beacon位置隐私保护机制，研究交通管理应用中具有隐私保护的车辆位置数据上传和轨迹发布机制，研究车载位置服务中基于车辆协作的查询隐私保护方法。本项目的研究成果对于车联网以及移动互联网中的位置隐私问题，具有重要的理论意义和实际价值。

车联网位置隐私涉及车辆及驾乘人员的敏感信息，其保护问题是当前该领域的研究热点。本项目以全面保护车联网位置隐私为目标，以攻击者具有大数据分析攻击能力为挑战，按照任务书确定的研究计划，从车联网位置隐私统一量化、位置隐私分析攻防建模、多种应用场景下车辆位置隐私保护协议和机制设计展开了研究。引入了测绘科学中地理隐私保护的理念，提出了车联网位置隐私度量体系和位置数据隐私保护框架模型；针对任务书中车联网位置服务应用，基于本地化差分隐私的车辆用户位置隐私保护方法和基于负调查的众包用户位置隐私保护方法；针对任务中车联网交通管理位置隐私保护，提出了基于用户行为模式的移动轨迹去匿名方法研究；针对车辆Beacon位置隐私保护，提出了基于虚拟用户的车载自组织网络假名变换方法。.发表了相关学术论文14篇，合作出版《车联网技术》（清华大学出版社）著作1部，申请相关国家发明专利3项，获授权国家发明专利1项；联合培养博士1人，硕士7人；受邀在国际学术会议上做报告1次，在其他学术会议和论坛上做报告2次，线上线下参加国内外学术会议20余次；参与提议国际信息安全草案2项；部分成果集成到《多域异构物联网融合协同关键技术与应用》项目中实现了转化应用，该项目获得2021年河南省科技进步二等奖（已公示、证书未颁）；在项目资助期内，项目主持人获得河南省学术技术带头人称号和河南省杰出青年项目支持。.综上，在项目的支持下，课题组对车联网位置隐私保护进行了较为系统的研究，研究过程中尝试采用了新的理论和方法，并利用收集的车联网位置数据进行了实验验证，部分成果达到国际、国内先进水平。研究成果在移动互联网、物联网位置隐私计算和保护领域上有一定的科学价值，所实现的隐私计算、隐私保护框架模型以及隐私保护机制将在车联网广泛应用推广中产生实用价值。.