楊曉暉，朱燁，胡倩茹

(河北大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，河北 保定 071002)

?

基于SpaceTwist改進(jìn)的位置隱私保護(hù)方法

楊曉暉，朱燁，胡倩茹

(河北大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，河北 保定 071002)

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)中基于位置服務(wù)的查詢質(zhì)量與位置隱私保護(hù)二者的權(quán)衡問題是目前研究熱點(diǎn)之一.提出一種基于SpaceTwist方案的k匿名增量查詢位置隱私保護(hù)方法，采用客戶-服務(wù)器架構(gòu)，對(duì)用戶真實(shí)位置形成k匿名區(qū)并以供應(yīng)匿名區(qū)形心作為錨點(diǎn)，經(jīng)匿名變換后將真實(shí)位置排除于匿名區(qū)域外，并以增量形式改變查詢范圍來(lái)返回查詢結(jié)果集.避免使用第三方服務(wù)器使其成為攻擊點(diǎn)，在提高查詢準(zhǔn)確度的同時(shí)保證了用戶位置隱私的效果.

位置隱私保護(hù)；基于位置的服務(wù)；k匿名；錨點(diǎn)；匿名變換

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展改變了人們傳統(tǒng)的生活方式，其便攜性以及實(shí)時(shí)性使網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)模式有了新的起點(diǎn)，而帶來(lái)的安全和隱私問題卻甚于傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)，包括用戶的身份信息、興趣信息、位置信息等.基于位置的服務(wù)[1](LBS，location-based service)融合了定位技術(shù)、移動(dòng)通信技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及地理信息系統(tǒng)(GIS)技術(shù)，是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)中應(yīng)用性最強(qiáng)的服務(wù).用戶作為需求方，將自己的位置信息發(fā)送給LBS提供商(LSP，location-based service provider)來(lái)獲得相關(guān)查詢信息，如查詢“離我最近的餐廳、5 km范圍內(nèi)的加油站”等興趣點(diǎn)(POI，point of interest).

隨著位置服務(wù)的廣泛應(yīng)用，位置隱私的安全問題已經(jīng)越來(lái)越受到用戶的重視，形勢(shì)日益嚴(yán)峻，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)位置隱私保護(hù)問題的研究也日益增多.在用戶使用LBS的過程中，LBS必須要首先獲得準(zhǔn)確的用戶位置信息才能夠提供相應(yīng)的滿足用戶需求的服務(wù)，這其中并不是只包含單純的地理坐標(biāo)信息，因?yàn)楣粽咄ㄟ^對(duì)位置的觀察分析，同時(shí)能夠獲知用戶的身份信息甚至家庭住址、興趣愛好、健康狀況等一系列個(gè)人隱私信息，在充分享受位置服務(wù)提供的便利的同時(shí)，保證用戶的隱私安全是當(dāng)下亟待解決的問題.

1 經(jīng)典位置隱私保護(hù)方法

現(xiàn)存的位置隱私保護(hù)方法中，提出最早的，也是最廣泛采用的是位置k匿名模型[2]，k匿名模型是基于泛化法[3]的位置隱私保護(hù)技術(shù)，主要思想是在發(fā)布用戶的位置信息時(shí)，用一個(gè)覆蓋其他k-1個(gè)用戶的匿名區(qū)域代替用戶的真實(shí)位置，使得LBS提供者無(wú)法從這k個(gè)用戶中辨別出真實(shí)用戶的位置.但大多數(shù)k匿名模型的研究都依賴于第三方服務(wù)器，為了不使自己的精確位置泄露，用戶與LSP之間的交流需要第三方服務(wù)器來(lái)維系，用戶將位置信息發(fā)送給第三方服務(wù)器，再由第三方服務(wù)器將匿名區(qū)域的k個(gè)用戶的查詢需求發(fā)送給位置服務(wù)提供商，得到結(jié)果集后，第三方服務(wù)器再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，把最終篩選出來(lái)的結(jié)果返回給相應(yīng)的用戶.經(jīng)典的k匿名有四分法[4]，該方法通過將用戶所在區(qū)域逐一四分化來(lái)形成匿名區(qū)域以達(dá)到k匿名效果.k匿名模型采用的第三方服務(wù)器結(jié)構(gòu)在實(shí)際生活中可靠性不高，完全可靠的第三方服務(wù)器幾乎是不存在的，使第三方擔(dān)任用戶與LSP之間的通信中介會(huì)導(dǎo)致依賴性過強(qiáng)，成為攻擊熱點(diǎn)等問題，其掌握用戶的位置信息、身份信息和查詢信息等被惡意攻擊，后果不堪設(shè)想[5].同時(shí)第三方服務(wù)器效率也將成為L(zhǎng)BS的瓶頸.

常見的位置隱私保護(hù)方法[6]還包括假位置，掩蓋技術(shù)，加密技術(shù)等，其中假位置的方法利用1個(gè)或多個(gè)錨點(diǎn)進(jìn)行位置隱私保護(hù)，不同的需求采用不同的假名來(lái)模糊真實(shí)位置，并且假名需要不斷更新，同時(shí)保持新、舊假名的連接，使攻擊者即便截獲數(shù)據(jù)而得到用戶信息也無(wú)法精確得出用戶是誰(shuí)的結(jié)論，達(dá)到保護(hù)用戶隱私的目的，但這類方法存在結(jié)果不精確或開銷過大等問題.

Yiu等[7]提出了SpaceTwist方案，主要思想是用戶隨機(jī)選取自己真實(shí)位置附近的一個(gè)點(diǎn)作為錨點(diǎn)q'，使用該錨點(diǎn)代替用戶的真實(shí)位置向LBS服務(wù)器發(fā)送請(qǐng)求，如圖1所示，查詢開始時(shí)，初始化需求空間和供應(yīng)空間，需求空間是整個(gè)空間，供應(yīng)空間為空，查詢過程中需求空間以用戶真實(shí)位置為圓心，供應(yīng)空間以錨點(diǎn)為圓心.用戶向LBS服務(wù)器發(fā)送請(qǐng)求搜索附近POI，需求空間不斷縮小，同時(shí)供應(yīng)空間不斷擴(kuò)張，直到供應(yīng)空間完全覆蓋需求空間才停止檢索，此時(shí)查詢結(jié)束，請(qǐng)求結(jié)果返回給用戶.

圖1 SpaceTwist方案Fig.1 SpaceTwist scheme

SpaceTwist方案雖然擺脫了第三方服務(wù)器，但無(wú)法達(dá)到k匿名，它忽視了一種情況：如果用戶所在地點(diǎn)除錨點(diǎn)外恰巧只有一個(gè)用戶，則攻擊者知道用戶真實(shí)位置的概率為50%，無(wú)法很好地滿足用戶位置隱私保護(hù)需求；且SpaceTwist方案選取錨點(diǎn)的方法隨機(jī)性太強(qiáng)，如果在更恰當(dāng)?shù)暮侠矸秶鷥?nèi)選取合適的錨點(diǎn)，能夠提高查詢的精確度.針對(duì)SpaceTwist方案無(wú)法實(shí)現(xiàn)k匿名的缺陷，孟小峰等[8]提出Coprivacy來(lái)彌補(bǔ)不足.而Coprivacy是采用用戶之間相互協(xié)作的無(wú)中間服務(wù)器結(jié)構(gòu)的方法，雖然避免了中心服務(wù)器造成的黑客集中攻擊點(diǎn)以及性能瓶頸問題，但其假定了參與協(xié)作的移動(dòng)用戶都是可信的，未考慮不可信用戶的情況，如遇惡意用戶，隱私泄露問題也難以解決.

肖燕芳等[9]提出了基于匿名區(qū)域變換的方法，匿名區(qū)域變換與傳統(tǒng)匿名區(qū)域生成方式不同，其特點(diǎn)是采用變換的方法使用戶的真實(shí)位置不包含在匿名區(qū)域中，該方案形成的匿名區(qū)域排除了用戶真實(shí)位置，降低了位置隱私泄露的概率，但錨點(diǎn)生成階段仍然存在隨機(jī)性較大導(dǎo)致查詢結(jié)果不精確的問題.

因此為了進(jìn)一步提高查詢結(jié)果的精確度和位置隱私保護(hù)程度，基于SpaceTwist方案提出采用客戶-服務(wù)器系統(tǒng)架構(gòu)并結(jié)合k匿名以及匿名變換方法來(lái)實(shí)現(xiàn)LBS查詢方面的位置隱私保護(hù)，在移動(dòng)客戶端中進(jìn)行匿名區(qū)域生成、錨點(diǎn)選取以及查詢處理等工作.

2 系統(tǒng)架構(gòu)

本文方法采用客戶-服務(wù)器架構(gòu)，直接在移動(dòng)客戶端進(jìn)行匿名區(qū)域的生成以及用戶需求查詢處理的工作，系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示.

圖2 系統(tǒng)架構(gòu)Fig.2 System architecture

整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)包括移動(dòng)客戶端和位置服務(wù)提供商，二者由通信網(wǎng)絡(luò)連接.移動(dòng)客戶端包含位置匿名模塊和查詢處理模塊，位置匿名模塊的工作是生成查詢過程中的供應(yīng)匿名區(qū)和需求匿名區(qū)以及選取錨點(diǎn)，其中匿名轉(zhuǎn)換器是利用匿名區(qū)域變換法生成供應(yīng)匿名區(qū)，并把移動(dòng)用戶的k近鄰查詢轉(zhuǎn)變?yōu)楣?yīng)匿名區(qū)內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)的范圍查詢；查詢處理模塊的工作是在SpaceTwist方案的基礎(chǔ)上搜索符合條件的POI，經(jīng)過分析計(jì)算后選出最終結(jié)果.

3 匿名區(qū)域增量查詢位置隱私保護(hù)方法

3.1 基于k匿名的錨點(diǎn)選取過程

結(jié)合k匿名的思想，將用戶真實(shí)位置q所在區(qū)域通過四分法選取單元格后形成需求匿名區(qū)，需求匿名區(qū)即匿名變換之前形成的包含用戶真實(shí)位置信息的匿名區(qū).將該單元格形心作為錨點(diǎn)，如圖3所示，圖中實(shí)心圓為除用戶真實(shí)位置以及錨點(diǎn)以外的其他用戶.具體步驟如下：

1)用戶端定位出用戶真實(shí)位置q的地理位置坐標(biāo)；

2)用戶端根據(jù)經(jīng)緯度，確定用戶所在城市，記為G；

3)用戶向LBS服務(wù)器發(fā)出請(qǐng)求，LBS返回該區(qū)域的分割結(jié)果；

4)LBS服務(wù)器采用四分法對(duì)整個(gè)G區(qū)域分割成正方形塊區(qū)域，逐一遞推縮減正方形塊的大小，其中每個(gè)正方形的邊長(zhǎng)根據(jù)需求擬定參數(shù)λ，使數(shù)值不大于λ.每個(gè)正方形塊作為一個(gè)單元格.每個(gè)單元格對(duì)應(yīng)一個(gè)節(jié)點(diǎn).每個(gè)節(jié)點(diǎn)中存儲(chǔ)相應(yīng)的單元格信息(包括用戶ID，中心點(diǎn)O，單元格內(nèi)的用戶數(shù)量x)，單元格信息實(shí)時(shí)更新.

5)對(duì)于給定的匿名度k，每劃分一次單元格后都要比較x與k的大小關(guān)系，當(dāng)x>k時(shí)，則繼續(xù)分割單元格，重復(fù)此過程；當(dāng)x

6)用戶端將真實(shí)位置所在單元格的形心作為錨點(diǎn)q'.

該過程基于SpaceTwist方案選取錨點(diǎn)的思想提出了在實(shí)現(xiàn)k匿名后的需求匿名區(qū)的形心作為錨點(diǎn)，而不是隨機(jī)選取，可以提高用戶查詢結(jié)果的準(zhǔn)確性，同時(shí)結(jié)合k匿名的思想，保證了用戶附近有其他k-1個(gè)用戶，這將對(duì)攻擊者產(chǎn)生混淆，保證了用戶的位置隱私.

3.2 基于匿名變換的匿名區(qū)域生成過程

將用戶所在位置設(shè)置為原點(diǎn)，運(yùn)用上文中提到的匿名區(qū)域變換法生成供應(yīng)匿名區(qū).如圖4所示，q為用戶真實(shí)位置，q'為錨點(diǎn)，圖4中實(shí)心圓為POI點(diǎn).步驟如下：

1)以用戶真實(shí)位置q為圓心，建立x-y直角坐標(biāo)系

2)連接qq'，做過q'的直線垂直于qq'，與y軸相交于點(diǎn)N，以q'為中點(diǎn)的線段NF作為正方形的邊長(zhǎng)，此正方形即為供應(yīng)匿名區(qū)，在坐標(biāo)系的第一象限形成.

該過程利用匿名變換形成的匿名區(qū)域排除了用戶真實(shí)位置，相比較傳統(tǒng)k匿名模型來(lái)說大大降低了位置隱私泄露的概率.

圖3 錨點(diǎn)選取Fig.3 Anchor selection

圖4 匿名區(qū)域變換Fig.4 Anonymous area transformations

3.3 基于SpaceTwist的增量查詢過程

圖5 增量查詢Fig.5 Incremental query

為了使用戶享受LBS所帶來(lái)的便利的同時(shí)，又不必?fù)?dān)心隱私信息泄露給LSP，就要權(quán)衡服務(wù)質(zhì)量與隱私保護(hù)程度這2個(gè)問題.用戶發(fā)出LBS請(qǐng)求的過程從根本上說就是一個(gè)用戶和服務(wù)端共享位置信息并獲取查詢結(jié)果的過程.根據(jù)位置服務(wù)中查詢結(jié)果的不同可分為2種查詢模型[10]，即范圍查詢和K近鄰(KNN)查詢.典型的范圍查詢語(yǔ)言為“距我R范圍內(nèi)所有的電影院”，是以查詢距離R作為標(biāo)準(zhǔn)以獲得結(jié)果.典型的K近鄰查詢語(yǔ)言為“距我最近的K個(gè)電影院”，是以POI數(shù)量K作為標(biāo)準(zhǔn)獲得結(jié)果.基于SpaceTwist的增量查詢過程是用戶端以供應(yīng)匿名區(qū)作為用戶的位置向服務(wù)提供商發(fā)送查詢請(qǐng)求.

如圖5所示，POI點(diǎn)記為p1,p2,p3,…,pn，具體增量查詢請(qǐng)求過程如下：

1)初始化供應(yīng)空間和需求空間.供應(yīng)空間是以錨點(diǎn)q'為圓心的圓形區(qū)域，需求空間是以真實(shí)位置q為圓心的圓形區(qū)域.查詢開始，供應(yīng)空間為空，需求空間為整個(gè)空間.

2)匿名區(qū)域中的n個(gè)節(jié)點(diǎn)以增量形式發(fā)起n次近鄰查詢請(qǐng)求，LSP不斷返回近鄰查詢結(jié)果集，直到供應(yīng)空間完全覆蓋需求空間；

3)用戶端檢索返回的查詢結(jié)果，將LSP返回的結(jié)果集進(jìn)行篩選，根據(jù)用戶隱私需求定義一個(gè)參數(shù)m，當(dāng)dist(q,p)>m時(shí)，剔除掉該點(diǎn)，將恰當(dāng)?shù)腜OI作為最終結(jié)果.

需要說明的是，當(dāng)用戶發(fā)出KNN查詢請(qǐng)求，返回的POI數(shù)量小于K時(shí)，則擴(kuò)大正方形匿名區(qū)域邊長(zhǎng)，繼續(xù)發(fā)送匿名區(qū)域內(nèi)n個(gè)節(jié)點(diǎn)的查詢請(qǐng)求，直到滿足K為止.

4 仿真實(shí)驗(yàn)

仿真實(shí)驗(yàn)主要關(guān)注LBS服務(wù)查詢過程中用戶位置安全性、查詢精準(zhǔn)率、響應(yīng)時(shí)間等指標(biāo)的變化情況，在模擬數(shù)據(jù)集上進(jìn)行，通過與經(jīng)典位置隱私保護(hù)方法進(jìn)行對(duì)比來(lái)體現(xiàn)本方法的性能.

算法采用Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，在window 7系統(tǒng)上運(yùn)行，硬件環(huán)境為3.2 GHz Intel Core i5處理器、4 GB內(nèi)存.模擬數(shù)據(jù)集來(lái)自Thomas Brinkhoff[11]路網(wǎng)數(shù)據(jù)生成器，并以城市Oldenburg的交通路網(wǎng)作為輸入生成移動(dòng)對(duì)象數(shù)據(jù).實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)參數(shù)如表1所示.

表1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)Tab.1 Experimental parameters

隨機(jī)選擇1 000個(gè)用戶作為查詢用戶的位置，匿名需求參數(shù)k∈[5,25],區(qū)域內(nèi)隨機(jī)生成.本文相對(duì)SpaceTwist方案錨點(diǎn)的選取過程取消了隨機(jī)方式，為了檢驗(yàn)其精準(zhǔn)性，實(shí)驗(yàn)使用Oldenburg生成的移動(dòng)對(duì)象數(shù)據(jù)，對(duì)比了二者的查詢近鄰結(jié)果數(shù)量，即匿名區(qū)域中用戶向LSP請(qǐng)求得到的近鄰結(jié)果總數(shù)，如圖6所示.可見相對(duì)SpaceTwist方案來(lái)說，實(shí)驗(yàn)效果有顯著改善，查詢結(jié)果數(shù)量較少，精準(zhǔn)率高于SpaceTwist方案.

相對(duì)傳統(tǒng)匿名方法，采用了客戶-服務(wù)器結(jié)構(gòu)，不使用第三方服務(wù)器，并加入了匿名轉(zhuǎn)換器，即把真實(shí)位置放置于匿名區(qū)域外.文獻(xiàn)[12]中提出的PrivacyGrid方案是一種典型的采用中心服務(wù)器結(jié)構(gòu)的位置隱私保護(hù)方法，通過匿名成功率來(lái)檢驗(yàn)其性能，匿名成功率指匿名區(qū)域內(nèi)的用戶(即匿名區(qū)內(nèi)用戶個(gè)數(shù)滿足匿名度k)占系統(tǒng)中全部用戶的比例.而不同用戶對(duì)k的隱私需求不同，涉及到個(gè)性偏好問題[13]，暫時(shí)不做深入研究.如圖7所示，隨著匿名度k的增加，本文方法的匿名成功率相對(duì)PrivacyGrid來(lái)說略低，這是因?yàn)榻?jīng)匿名變換后供應(yīng)匿名區(qū)和需求匿名區(qū)的范圍稍有出入，但影響并不大，此匿名方法的隱私保護(hù)程度更高.

圖6 本文方法與SpaceTwist方案查詢精準(zhǔn)性對(duì)比Fig.6 Query accuracy of this method compared with SpaceTwist

圖7 本文方法與PrivacyGrid方案匿名成功率對(duì)比Fig.7 Anonymous success rate of this method compared with PrivacyGrid

響應(yīng)時(shí)間是指用戶端發(fā)送近鄰查詢請(qǐng)求至LSP，LSP返回查詢結(jié)果并滿足用戶需求整個(gè)過程的所需的時(shí)間[14]，其與SpaceTwist方案對(duì)比結(jié)果如圖8所示，可以看出錨點(diǎn)與用戶位置距離越大，響應(yīng)時(shí)間越長(zhǎng)，這是因?yàn)殡S著二者距離的增加，圓形供應(yīng)區(qū)域半徑隨之增加，查詢區(qū)域會(huì)因此變大，LSP返回的結(jié)果集也會(huì)越來(lái)越大，從而導(dǎo)致響應(yīng)時(shí)間變長(zhǎng).本文方法較SpaceTwist方案增加了四分法選取錨點(diǎn)過程和匿名變換過程，因此當(dāng)錨點(diǎn)距離用戶真實(shí)位置較近時(shí)響應(yīng)時(shí)間較SpaceTwist方案略長(zhǎng)，隨著距離的增大，響應(yīng)時(shí)間較SpaceTwist方案都變小，同時(shí)增大幅度較小.響應(yīng)時(shí)間較SpaceTwist方案有所改善，但并未達(dá)到預(yù)期效果.

圖8 本文方法與SpaceTwist方案響應(yīng)時(shí)間對(duì)比Fig.8 Response time of this method compared with SpaceTwist

5 結(jié)束語(yǔ)

結(jié)合客戶-服務(wù)器架構(gòu)和SpaceTwist方案的增量近鄰查詢處理方法的優(yōu)點(diǎn)，本文工作主要包括以下幾個(gè)方面：

1)提出了一種采用客戶-服務(wù)器架構(gòu)的位置隱私保護(hù)方法，不使用第三方服務(wù)器，避免出現(xiàn)第三方服務(wù)器成為攻擊中心的問題.

2)基于SpaceTwist方案來(lái)選取一個(gè)錨點(diǎn)代替用戶真實(shí)位置向LSP發(fā)送請(qǐng)求，同時(shí)采用四分法生成需求匿名區(qū)，將需求匿名區(qū)中心作為錨點(diǎn)，相對(duì)提高了查詢結(jié)果的精準(zhǔn)率.

3)采用匿名變換法生成供應(yīng)匿名區(qū)，將用戶真實(shí)位置放在匿名區(qū)外，相對(duì)加大了位置隱私保護(hù)的強(qiáng)度.

最后在模擬數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，證明了其優(yōu)點(diǎn)，但由于工作量較大，導(dǎo)致響應(yīng)時(shí)間未達(dá)到預(yù)期效果，未來(lái)工作可以在減少響應(yīng)時(shí)間方面進(jìn)一步開展.

[1] MOKBEL M F.Privacy in location based services:start of the art and research directions[J].2013 IEEE 14th International Conference on Mobile Data Management,Mannheim,2007.DOI:10.1109/MDM.2007.45.

[2] GRUTESER M,GRUNWALD D.Anonymous usage of location-based services through spatial and temporal cloaking[Z].The 1st International Conference on Mobile Systems,Applications and Service,San Frncisco, CO,USA,2003.DOI:10.1145/1066116.1189037.

[3] 王宇航,張宏莉,余翔湛.移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)中的位置隱私保護(hù)研究[J].通信學(xué)報(bào),2015,36(9):230-243.DOI:10.1195/j.issn.1000-436x.2015167. WANG Y H,ZHANG H L,YU X Z.Research on location privacy in mobile internet[J].Journal on Communications,2015,36(9):230-243.DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2015167.

[4] MOKBEL M F,CHOW C Y,AREF W G.The new casper query processing for location services without compromising privacy[Z].The 32nd International Conference on Very Large Data Bases,Seoul,South Korea,2006.

[5] WERNKE M,SKVORTSOV P,DURR F K,et al.A classification of location privacy attacks and approaches[J].Personal and Ubiquitous Computing,2014,18(1):163-175.DOI:10.1007/s00779-012-0633-z.

[6] 李暉,李鳳華,曹進(jìn),等.移動(dòng)互聯(lián)服務(wù)與隱私保護(hù)的研究進(jìn)展[J].通信學(xué)報(bào),2014,35(11):1-11.DOI:10.3969/j.issn.1000-436x.2014.11.001. LI H,LI F H,CAO J,et al.Survey on security and privacy preserving for mobile internet service[J].Journal on Communications,2014,35(11):1-11.DOI:10.3969/j.issn.1000-436x.2014.11.001.

[7] YIU M L,JENSEN C S,HUANG X,et al.SpaceTwist:managing the trade-offs among location privacy,query performance,and query accuracy in mobile services[C].Data Engineering,ICDE 2008,IEEE 24th Intenational Conference,Cancun,Mexico,2008:366-375.DOI:10.1109/ICDE.2008.4497445.

[8] 黃毅,霍崢,孟小峰.CoPrivacy:一種用戶協(xié)作無(wú)匿名區(qū)域的位置隱私保護(hù)方法[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2011,34(10):1976-1985.DOI:10.3724/SP.J.1016.2011.01976. HUANG Y,HUO Z,MENG X F.CoPrivacy:a collaborative location privacy preserving method without cloaking region[J].Chinese Journal of Computers,2011,34(10):1976-1985.DOI:10.3724/SP.J.1016.2011.01976.

[9] 肖燕芳.基于匿名區(qū)域變換的位置隱私保護(hù)模型與算法研究[D].廣州:華南理工大學(xué),2012. XIAO Y F.Research on location privacy protection model and algorithm based on anonymous area scaling[D].Guangzhou:South China University of Technology,2012.

[10] 賈金營(yíng),張鳳荔.位置隱私保護(hù)技術(shù)綜述[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2013,30(3):641-646.DOI:10.3969/j.issn.1001-3695.2013.03.001. JIA J Y,ZHANG F L.Overview of location privacy protection technology[J].Application Research of Computers,2013,30(3):641-646.DOI:10.3969/j.issn.1001-3695.2013.03.001.

[11] Brinkhoff T.A framework for fenerating network based moving objects[J].GeoInformatica,2002,6(2)153-180.DOI:10.1023/A:1015231126594.

[12] BAMBA B,LIU L,PESTI P,et al.Supporting anonymous location queries in mobile environments with privacygrid[Z].The 17th International Conference on World Wide Web,Beijing,2008.DOI:10.1145/1367497.1367531.

[13] 倪巍偉,陳蕭.保護(hù)位置隱私近鄰查詢中隱私偏好問題研究[J].軟件學(xué)報(bào),2016,27(7):1805-1821.DOI:10.13328/j.cnki.jos.005053. NI W W,CHEN X.User privacy preference support in location privacy-preserving Nearest Neighb-orQuery[J].Journal of Software,2016,27(7):1805-1821.DOI:10.13328/j.cnki.jos.005053.

[14] 周長(zhǎng)利,馬春光,楊松濤.基于敏感位置多樣性的LBS位置隱私保護(hù)方法研究[J].通信學(xué)報(bào),2015,36(4):125-136.DOI:10.11959/j.issn.1000.436x.2015160. ZHOU C L,MA C G,YANG S T.Research of LBS privacy preserving based on sensitive location diversity[J].Journal on Conmmunications,2015,36(4):125-136.DOI:10.11959/j.issn.1000.436x.2015160.

(責(zé)任編輯：孟素蘭)

Improved location privacy protection method based on SpaceTwist

YANG Xiaohui，ZHU Ye，HU Qianru
(College of Computer Science and Technology,Hebei University,Baoding 071002,China)

The trade-off between location-based query quality and location privacy protection in mobile internet is one of the current research hotspots.This paper proposes an anonymous incremental query location privacy protection method based on the SpaceTwist scheme.The client-server architecture is used in this paper.Thekanonymous area is formed and the centroid of the anonymous area is used as the anchor point.After anonymous transformation,the real location is excluded in the anonymous area.It changes the query range in the form of incremental and returns the query result set.It avoids using a third-party server or it will become a point of attack,and it improves the accuracy of the query while ensuring the user's location privacy effect.

location privacy protection;location-based service;kanonymous;anchor;anonymous transformation

2017-02-27

國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2013BAK07B04)；河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(F2014201152)

楊曉暉(1975—)，男，河北邢臺(tái)人，河北大學(xué)教授，博士，主要從事分布計(jì)算與信息安全等方向研究. E-mail:yxh@hbu.edu.cn

胡倩茹(1979—)，女，河北靈壽人，河北大學(xué)講師，主要從事大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘方向研究.E-mail:huqr@hbu.edu.cn

10.3969/j.issn.1000-1565.2017.03.011

TP391

A

1000-1565(2017)03-0287-07