面向移動感知服務(wù)的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)研究

廖龍龍，葉 強(qiáng)，2，路 紅

（1.南京體育學(xué)院 信息科學(xué)與技術(shù)教研室，江蘇 南京210014；2.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，安徽 合肥230027；3.南京理工大學(xué) 紫金學(xué)院，江蘇 南京210046）

0 引 言

利用RFID技術(shù)、傳感器技術(shù)、移動計算技術(shù)、移動定位技術(shù)等獲取真實(shí)世界中真實(shí)物理實(shí)體對象的靜態(tài)信息及其相關(guān)時空的動態(tài)信息是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)，而這些感知數(shù)據(jù)往往涉及個人信息、敏感物體信息、實(shí)時位置信息、商業(yè)機(jī)密等海量隱私數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)感知節(jié)點(diǎn)安全訪問控制機(jī)制的不完善、移動感知網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的實(shí)時動態(tài)變化、非法惡意感知節(jié)點(diǎn)的加入、無線通信網(wǎng)絡(luò)與傳感器網(wǎng)技術(shù)及相關(guān)數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議自身的安全漏洞、數(shù)據(jù)挖掘與智能信息處理的惡意使用等，使得物聯(lián)網(wǎng)感知數(shù)據(jù)在采集、傳輸、共享與處理的過程中面臨被惡意篡改、偽造、泄漏、跟蹤、利用等安全威脅［1］。同時，由于物聯(lián)網(wǎng)感知數(shù)據(jù)不僅包括靜態(tài)物體對象與真實(shí)用戶的靜態(tài)信息，而且包含與其相關(guān)的實(shí)時位置、查詢內(nèi)容、服務(wù)響應(yīng)結(jié)果等動態(tài)信息，惡意攻擊者可利用這些感知數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系推理得到更多其他隱私數(shù)據(jù)，如根據(jù)用戶家庭中的智能家居信息推知該用戶的真實(shí)身份、家庭收入、健康狀況、社交圈子等。物聯(lián)網(wǎng)移動感知服務(wù)能夠明顯改善用戶使用移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、無線網(wǎng)絡(luò)等服務(wù)的體驗(yàn)，其在精準(zhǔn)營銷、智能交通、遠(yuǎn)程醫(yī)療、智能家居、計算廣告、個性化推薦等領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越泛［2，3］，如何保證移動感知服務(wù)相關(guān)隱私數(shù)據(jù)的可控性、可信性、可管性、機(jī)密性、完整性等，已成為目前物聯(lián)網(wǎng)移動感知服務(wù)大規(guī)模應(yīng)用過程中亟待解決的重要問題。

1 相關(guān)研究分析

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展以及云計算平臺的高性能計算能力和智能推理能力，致使傳統(tǒng)身份認(rèn)證技術(shù)、訪問控制技術(shù)等安全技術(shù)只能防止非法用戶對隱私數(shù)據(jù)的直接獲取，物聯(lián)網(wǎng)移動感知環(huán)境的復(fù)雜性和動態(tài)變化特性使得利用惡意感知節(jié)點(diǎn)竊取隱私數(shù)據(jù)或使用智能信息處理技術(shù)間接推理獲取敏感數(shù)據(jù)成為隱私泄漏的主要方式。目前，隱私保護(hù)方法主要分為數(shù)據(jù)加密、限制發(fā)布、數(shù)據(jù)隱蔽，但許多數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)融合了多種方法，很難將其簡單得歸為其中的某一類。

文獻(xiàn) ［4］采用對稱加密算法、Hash函數(shù)與隨機(jī)函數(shù)相結(jié)合的方法設(shè)計了一種面向RFID標(biāo)簽、RFID閱讀器及其RFID感知數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的三方安全認(rèn)證協(xié)議，利用認(rèn)證過程中創(chuàng)建的會話密鑰防止RFID隱私數(shù)據(jù)的泄漏、惡意跟蹤與監(jiān)視等。文獻(xiàn) ［5，6］提出采用全同態(tài)加密技術(shù)對移動感知服務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，物聯(lián)網(wǎng)感知服務(wù)提供者無需對各類加密數(shù)據(jù)進(jìn)行解密即可直接進(jìn)行智能處理并返回用戶所期望的處理結(jié)果，使物聯(lián)感知服務(wù)商在提供高質(zhì)量服務(wù)的同時確保相關(guān)隱私數(shù)據(jù)明文不會被惡意利用或外泄。文獻(xiàn) ［6］提出利用安全多方計算實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)移動感知服務(wù)的數(shù)據(jù)隱私安全保護(hù)。這些數(shù)據(jù)加密技術(shù)雖然能夠保證數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)傳輸和智能處理中的隱私安全，但數(shù)據(jù)加密和解密過程需要較長的計算時間且需要耗費(fèi)一定的存儲空間和計算資源，而物聯(lián)網(wǎng)感知移動服務(wù)終端設(shè)備的存儲能力和信息處理能力都比較有限，在實(shí)際應(yīng)用過程中面臨響應(yīng)時延較長、移動感知節(jié)點(diǎn)和移動終端服務(wù)設(shè)備的性能減弱等問題。

P.Samarati和L.Sweeney提出的k－匿名算法是具有代表性的數(shù)據(jù)匿名技術(shù)，通過使用刪除標(biāo)識符的方式發(fā)布數(shù)據(jù)，從而在數(shù)據(jù)發(fā)布過程中保護(hù)敏感數(shù)據(jù)與實(shí)體對象真實(shí)身份之間的對應(yīng)關(guān)系，防止背景知識攻擊和一致性攻擊對隱私數(shù)據(jù)的獲?。?，9］。文獻(xiàn) ［10］在分析標(biāo)識符對敏感屬性影響的k－匿名算法、L－diversity匿名化原則、T－closeness匿名化原則等基礎(chǔ)上，基于信息損失懲罰思想提出了一種滿足L－diversity匿名化原則的k－匿名算法，能夠保護(hù)用戶查詢服務(wù)中的隱私數(shù)據(jù)安全。文獻(xiàn) ［11］針對k－匿名算法中敏感屬性的個性化設(shè)置，提出了一種可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)發(fā)布中隱私數(shù)據(jù)個性化保護(hù)的多樣k－匿名算法。匿名通信技術(shù)將網(wǎng)絡(luò)通信節(jié)點(diǎn)的IP地址、路由信息、身份標(biāo)識等敏感信息進(jìn)行隱藏，從而實(shí)現(xiàn)通信雙方身份匿名、通信關(guān)系匿名、位置匿名等，保護(hù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)隱私的安全傳輸［12］。為滿足拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動態(tài)變化、資源有限的物聯(lián)網(wǎng)匿名通信要求，文獻(xiàn)［13］設(shè)計了一種可保證傳輸數(shù)據(jù)安全和網(wǎng)絡(luò)通信節(jié)點(diǎn)匿名性的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)匿名通信方案，文獻(xiàn) ［14］采用網(wǎng)絡(luò)編碼和多徑路由技術(shù)實(shí)現(xiàn)無線匿名網(wǎng)絡(luò)通信匿名性與保密性的統(tǒng)一，解決了以往隱私保護(hù)算法需進(jìn)行加密與匿名化兩次操作的問題。

數(shù)據(jù)匿名化技術(shù)和匿名通信技術(shù)是典型基于限制發(fā)布的隱私保護(hù)方法。一方面，它們存在一定程度的數(shù)據(jù)損失，且影響數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性；另一方面，由于沒有嚴(yán)格定義攻擊模型，對攻擊者所具有的知識無法進(jìn)行量化［15］?；跀?shù)據(jù)隱蔽的差分隱私保護(hù)算法是一種靈活、通用、具有堅實(shí)數(shù)學(xué)理論支撐的隱私保護(hù)方法，且定義了嚴(yán)格的攻擊模型，對隱私泄漏風(fēng)險給出了量化評價方法和證明，可解決上述兩類隱私保護(hù)方法不適合甚至無法解決的問題，適合于保證物聯(lián)網(wǎng)移動感知服務(wù)相關(guān)海量數(shù)據(jù)的安全性、可用性、可信性和可控性，提高移動感知服務(wù)響應(yīng)結(jié)果的準(zhǔn)確性和實(shí)時性［16］。本文在分析物聯(lián)網(wǎng)移動感知服務(wù)框架的基礎(chǔ)上，針對物聯(lián)網(wǎng)移動感知服務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)需求，基于差分隱私保護(hù)方法研究移動感知服務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)的隱私安全保護(hù)技術(shù)。

2 移動感知服務(wù)的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需求

2.1 移動感知服務(wù)框架

基于物聯(lián)網(wǎng)的五層體系架構(gòu)模型，設(shè)計如圖1所示的包含移動感知層、網(wǎng)絡(luò)交互層、資源調(diào)度層、智能處理層和感知服務(wù)層等的物聯(lián)網(wǎng)移動感知服務(wù)框架。

圖1 物聯(lián)網(wǎng)移動感知服務(wù)框架

移動感知層主要是通過RFID標(biāo)簽與閱讀器、真實(shí)物體標(biāo)識碼等靜態(tài)感知節(jié)點(diǎn)以及真實(shí)用戶、車輛等移動感知節(jié)點(diǎn)，獲取和近距離傳輸真實(shí)物理世界相關(guān)實(shí)體對象的屬性信息、用戶身份信息、靜態(tài)位置及其活動軌跡、時間和空間信息等感知數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)互連層主要利用無線通信網(wǎng)絡(luò)、有線數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)、移動通信網(wǎng)絡(luò)等實(shí)現(xiàn)感知數(shù)據(jù)和服務(wù)響應(yīng)結(jié)果數(shù)據(jù)的傳輸與交換。資源調(diào)度層是通過感知服務(wù)應(yīng)用API或感知服務(wù)中間件接收網(wǎng)絡(luò)互連層傳輸來的用戶或終端實(shí)體對象發(fā)送的服務(wù)請求命令，根據(jù)統(tǒng)一資源管理策略實(shí)現(xiàn)智能處理層計算節(jié)點(diǎn)、云數(shù)據(jù)存儲節(jié)點(diǎn)、智能信息處理服務(wù)等資源的調(diào)度與實(shí)時狀態(tài)監(jiān)控，并將最終的感知服務(wù)結(jié)果數(shù)據(jù)返回給目標(biāo)用戶或終端實(shí)體對象，從而實(shí)現(xiàn)感知服務(wù)層的各種移動感知應(yīng)用服務(wù)。

2.2 隱私安全需求

如表1所示，物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中移動感知服務(wù)涉及的數(shù)據(jù)隱私主要包括靜態(tài)數(shù)據(jù)、動態(tài)數(shù)據(jù)、派生數(shù)據(jù)三大類。隱私安全保護(hù)就是要保護(hù)這三類數(shù)據(jù)在采集、傳輸、存儲、處理與發(fā)布過程中的安全，防止被篡改、竊取、泄漏、丟失、干擾等，確保用戶在獲取目標(biāo)感知服務(wù)響應(yīng)結(jié)果的同時，與該服務(wù)相關(guān)的物品屬性信息以及用戶身份信息、位置信息、個人信息等隱私數(shù)據(jù)的可控性、真實(shí)性、完整性。

表1 移動感知服務(wù)涉及的數(shù)據(jù)隱私

3 移動感知服務(wù)的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)

3.1 隱私保護(hù)模型的設(shè)計

如圖2所示，物聯(lián)網(wǎng)移動感知服務(wù)的基本模式是終端用戶發(fā)送服務(wù)請求到感知服務(wù)端，感知服務(wù)端對接收到的服務(wù)請求進(jìn)行處理后返回服務(wù)響應(yīng)結(jié)果給終端用戶。其中，移動感知服務(wù)的終端用戶不僅包括傳統(tǒng)用戶 （人）、而且包括各類感知節(jié)點(diǎn)、被監(jiān)控或被控制的物理實(shí)體對象、各種感知服務(wù)系統(tǒng)終端平臺等。隱私保護(hù)的對象就是終端用戶發(fā)往感知服務(wù)端的感知數(shù)據(jù)和查詢請求以及感知服務(wù)端反饋給終端用戶的控制信息和查詢結(jié)果，防止被非法竊取、泄漏、篡改等，保證數(shù)據(jù)的完整性、可信性、機(jī)密性和可控性。

圖2 移動感知服務(wù)的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)模型

差分隱私保護(hù)是一種通過添加噪聲使原始數(shù)據(jù)失真的隱私保護(hù)技術(shù)，在數(shù)據(jù)集中添加或刪除某一個記錄之后并不會影響查詢處理的結(jié)果，而且所加入的噪聲大小與數(shù)據(jù)集大小無關(guān)，對于大型數(shù)據(jù)集僅需添加少量噪聲即可達(dá)到很好的隱私保護(hù)效果［17］。例如，文獻(xiàn) ［17］在云計算平臺上采用差分隱私保護(hù)技術(shù)和幾種信息流控制技術(shù)開發(fā)了一種稱為Airavat的隱私保護(hù)系統(tǒng)，可防止云數(shù)據(jù)計算過程中的隱私數(shù)據(jù)泄漏，并支持對云計算結(jié)果的自動解密；文獻(xiàn)［19］以Facebook為例研究差分隱私保護(hù)方法在線個性化網(wǎng)絡(luò)廣告數(shù)據(jù)發(fā)布中的隱私保護(hù)；文獻(xiàn) ［20］采用差分隱私保護(hù)技術(shù)保護(hù)基于協(xié)同過濾的個性化推薦系統(tǒng)用戶的隱私安全，實(shí)現(xiàn)了社會感知計算環(huán)境中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)。面向移動感知服務(wù)的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)流程為終端用戶在提交服務(wù)請求Q的同時添加一個利用Laplace分布函數(shù)生成的隨機(jī)噪聲，感知服務(wù)端對添加了噪聲的服務(wù)請求進(jìn)行處理并將處理結(jié)果R返回給終端用戶。這樣，物聯(lián)網(wǎng)移動感知服務(wù)平臺的網(wǎng)絡(luò)交互層、資源調(diào)度層、智能處理層并不能得知準(zhǔn)確的服務(wù)請求數(shù)據(jù)Q和服務(wù)響應(yīng)結(jié)果數(shù)據(jù)R，應(yīng)用服務(wù)層只有得到終端用戶持有的隱私參數(shù)才能得到準(zhǔn)確的移動感知服務(wù)數(shù)據(jù)內(nèi)容，從而保護(hù)海量物聯(lián)網(wǎng)移動感知服務(wù)的數(shù)據(jù)隱私安全。

3.2 隱私保護(hù)模型的算法實(shí)現(xiàn)

設(shè)保密參數(shù)為ε，移動感知服務(wù)計算函數(shù)為f，服務(wù)請求數(shù)據(jù)集為Q，輸入的服務(wù)請求函數(shù)即為f （Q），實(shí)際得到的服務(wù)響應(yīng)結(jié)果為R，K為隨機(jī)變量，通過在輸入的服務(wù)請求函數(shù)f （Q）上添加滿足Laplace分布的隨機(jī)噪聲Noise即可得到ε－差分隱私保護(hù)函數(shù)［21］

其中，對于兩個相鄰服務(wù)請求數(shù)據(jù)集A和B來說，移動感知服務(wù)函數(shù)f的隱私敏感程度 （Sensitivity）Δf的計算方法為［22］

值得注意的是ε－差分隱私保護(hù)函數(shù)R的隱私敏感程度Δf對于大多數(shù)服務(wù)請求來說都是非常小，且與服務(wù)請求數(shù)據(jù)集Q無關(guān)；加入的隨機(jī)噪聲Noise與隱私敏感程度Δf成正比、與保密參數(shù)ε成反比［23］。在滿足差分隱私保護(hù)算法要求時，保密參數(shù)ε的值越小，加入的隨機(jī)噪聲就越多，對于海量移動感知服務(wù)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)就越好，同時終端用戶可根據(jù)隱私保護(hù)的實(shí)際需求設(shè)置保密參數(shù)ε實(shí)際值的大小，從而控制移動感知服務(wù)的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)程度。

3.3 安全性與性能分析

對于物聯(lián)網(wǎng)移動感知服務(wù)的差分隱私保護(hù)來說，即使攻擊者已知服務(wù)請求數(shù)據(jù)集中除一條記錄之外的所有其他數(shù)據(jù)內(nèi)容，依然可保護(hù)這條數(shù)據(jù)記錄的隱私安全。同時，本文所設(shè)計的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)模型采用了比較靈活的ε－差分隱私保護(hù)算法，不僅可提高移動感知服務(wù)響應(yīng)結(jié)果的準(zhǔn)確性，而且只需在數(shù)據(jù)感知層提交服務(wù)請求數(shù)據(jù)時根據(jù)用戶對隱私保護(hù)要求 （即終端用戶設(shè)置的保密參數(shù)ε）加入一個相應(yīng)的隨機(jī)噪聲即可實(shí)現(xiàn)相關(guān)服務(wù)請求數(shù)據(jù)和響應(yīng)結(jié)果數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，使物聯(lián)網(wǎng)移動感知服務(wù)的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)不再因終端用戶設(shè)備的局限性而受限甚至影響用戶終端設(shè)備的正常性能。

4 結(jié)束語

針對物聯(lián)網(wǎng)移動感知服務(wù)框架及其涉及的海量數(shù)據(jù)隱私安全需求進(jìn)行分析，研究在保證感知服務(wù)質(zhì)量和響應(yīng)速度的同時，如何采用差分隱私技術(shù)保護(hù)移動感知服務(wù)的數(shù)據(jù)隱私安全。數(shù)據(jù)隱私保護(hù)模型及其實(shí)現(xiàn)算法的分析表明，差分隱私保護(hù)技術(shù)能夠滿足物聯(lián)網(wǎng)移動感知服務(wù)中感知數(shù)據(jù)、查詢請求、控制信息、查詢結(jié)果等對可信性、機(jī)密性和完整性等隱私安全保護(hù)要求。

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