【摘 要】
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在智能设备飞速发展的今天,对用户位置信息进行收集、挖掘、分析来优化资源,提供更好的服务已成为普遍现象。现有的基于位置的服务(Location based Service)给国家建设、城市管理、公众服务等提供了可靠的决策、技术支持。但是,面对不可信的第三方服务商,直接收集用户的空间位置信息可能会损害用户的隐私,因为结合某些背景知识,直接对位置数据分析处理能够很容易的推断出用户的个人隐私。如果不能保证
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41671443)《面向移动位置服务的空间位置大数据差分隐私保护研究》; 自然科学基金项目(41671443)《支持智能处理的本地化位置数据差分隐私保护研究》; 武汉市应用基础研究计划项目(2016010101010024)《支持移动位置服务的时空数据隐私保护技术研究》
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在智能设备飞速发展的今天,对用户位置信息进行收集、挖掘、分析来优化资源,提供更好的服务已成为普遍现象。现有的基于位置的服务(Location based Service)给国家建设、城市管理、公众服务等提供了可靠的决策、技术支持。但是,面对不可信的第三方服务商,直接收集用户的空间位置信息可能会损害用户的隐私,因为结合某些背景知识,直接对位置数据分析处理能够很容易的推断出用户的个人隐私。如果不能保证用户的个人位置信息安全,用户就不愿去分享和使用此类服务,从而会导致基于位置数据的服务很难发展,同时也给社会的发展造成一定的经济损失。我国十三五规划强调要重视“互联网+大数据/云计算”的空间位置数据隐私安全,“十四五”规划从《建议》到《纲要》,都对数字化转型下的网络安全提出了新的要求。因此,研究位置数据的隐私保护是保障位置服务产业健康可持续发展的关键。在面向位置数据隐私保护方面,当前的算法主要包括隐私政策、加密机制和混淆机制,其中混淆机制包括,匿名、位置扰动(差分隐私)、虚拟位置等。Dwork于2006年提出的差分隐私机制由于具有严格定义的隐私保护强度,已经成为迄今为止针对攻击者的背景知识进行普遍保护最有效的方法,也是目前隐私保护的研究热门。当前的基于位置数据的差分隐私保护算法解决了部分实际应用中的隐私保护问题,但由于位置数据的特点,以及不同应用中的隐私需求问题,导致当前的差分隐私算法无法实现真正的“实用化”。现有研究主要存在如下亟需解决的问题:(1)由于定位技术、应用场景、环境等因素的影响,位置数据存在不可避免的定位误差,当前缺少误差对差分隐私保护影响的研究。(2)隐私性和可用性之间的平衡问题密切依赖于应用类型,隐私性和可用性评估都应该根据实际应用进行调整,当前缺少面向典型应用的差分隐私保护算法设计以及可用性评估手段。针对当前的问题,本论文的主要研究内容概括如下:(1)现有的差分隐私保护方法都是建立在原始数据是准确的、没有误差的前提基础上的,但由于定位精度等影响,位置数据中客观存在的误差使得现有差分隐私保护方法在隐私安全性和服务可用性与理论预期之间存在偏差。针对此问题,本文定性定量的研究位置数据误差对差分隐私主要实现机制的影响,并提出了混合机制的概念,实现了定位误差对隐私保护影响的隐私性分析,为位置数据的实用化提供了理论支撑。(2)面向典型应用旅行时间预测中的隐私问题,由于第三方收集用户的位置信息进行挖掘分析,不可避免的造成用户位置信息的隐私泄露,本文提出一种本地化时间预测差分隐私保护算法;为了保证隐私安全性和服务可用性的平衡,提出了多种可用性评估方法;在此基础上,提出了抵御对手重识别的评估方法,实现了时间预测典型应用中用户的隐私保护,并为当前典型应用中的可用性评估提供隐私配置参考。(3)面向典型应用位置追踪中的隐私问题,对用户进行位置监测会导致用户的隐私泄露问题,本文以新冠肺炎疫情爆发下的位置追踪作为研究背景,首先综述了当前各个国家和政府开发的位置追踪技术以及所面临的隐私问题;在此基础上提出了多重位置发布的差分隐私保护方法和评估手段,实现了用户在发布自身位置时的隐私保护;同时分别采用随机扰动算法和地理不可区分性算法对位置社交网络的发布进行隐私性和可用性评估,实现了疫情下用户之间的位置社交网络隐私保护,并为流行病追踪中的隐私保护提供理论支持以及隐私参数参考。本文针对位置数据应用中存在的隐私保护问题,以及当前的隐私保护算法的不足,提出了顾及误差的差分隐私保护算法研究;面向位置数据的两个典型应用,分别给出了相应的差分隐私保护方法,并设计相应的可用性评估手段,实现了位置数据应用的隐私性和可用性之间的良好平衡。解决差分隐私面向应用的隐私保护问题,不仅是对差分隐私理论的扩展,同时也对差分隐私走向应用具有重要的现实意义和实用价值。
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