基于隱私信息檢索的位置隱私保護(hù)方法

李宗義

摘要：隨著移動(dòng)通信技術(shù)和GPS技術(shù)的發(fā)展，位置服務(wù)得到了大力發(fā)展和廣泛應(yīng)用。但隨之而來(lái)的位置隱私泄露問(wèn)題，越來(lái)越引起人們的廣泛關(guān)注。為了提高位置隱私保護(hù)效果，本文分析了目前主要采用的幾種位置隱私保護(hù)方法，并對(duì)基于隱私信息檢索的位置隱私保護(hù)方法做了深入研究，最后探索了位置隱私保護(hù)的進(jìn)一步研究方向。

Abstract： With the development of mobile communication and GPS technology， LBS was vigorously developed and widely applied. However， the issue of location privacy leakage follows， which attract more and more attention. In order to improve the effect of location privacy protection， several main methods of location privacy protection are analyzed， and the location privacy protection method based on privacy information retrieval is studied deeply in this paper. Finally， the further research direction of location privacy protection is explored.

關(guān)鍵詞：基于位置的服務(wù)；位置隱私保護(hù)；假位置；k-匿名；隱私信息檢索；數(shù)據(jù)加密

Key words： location-based service （LBS）；location privacy protection； dummy；k-anonymous；privacy information retrieval （PIR）；data encryption

中圖分類號(hào)：TP392 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2018）30-0234-02

0 引言

隨著信息技術(shù)和數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展，人們開(kāi)始步入大數(shù)據(jù)時(shí)代。作為大數(shù)據(jù)的重要分支，位置大數(shù)據(jù)在人們的日常生活中得到快速普及和廣泛使用。當(dāng)前，由于移動(dòng)設(shè)備大多具備GPS精確定位功能，位置服務(wù)（LBS）成為人們生活中必不可少的服務(wù)之一。LBS的主要應(yīng)用包括GPS導(dǎo)航（如Tom Tom）、興趣點(diǎn)檢索（如Around Me）、地圖類應(yīng)用（如Google Maps）、位置感知社會(huì)網(wǎng)絡(luò)（如Foursquare）和優(yōu)惠券或折扣提供（如Group On）等。瑞典市場(chǎng)研究公司Berg Insight發(fā)布的最新報(bào)告預(yù)測(cè)，全球LBS市場(chǎng)規(guī)模將以22.5%的復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）從2014年的103億歐元，增加至2020年的348億歐元。另?yè)?jù)前瞻數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)，2016年12月百度宣布，百度地圖每日位置服務(wù)突破720億次，每日為用戶提供導(dǎo)航里程數(shù)達(dá)2億公里，從最初的導(dǎo)航工具逐步發(fā)展成為“基于大數(shù)據(jù)的人工智能出行平臺(tái)”。

然而，當(dāng)LBS服務(wù)給人們提供便利的同時(shí)，人們的位置隱私信息也隨之泄露，給人們的生命財(cái)產(chǎn)安全帶來(lái)威脅。因?yàn)橛脩粜枰@取LBS服務(wù)時(shí)，需要報(bào)告他們的當(dāng)前位置信息，而位置數(shù)據(jù)隱含著許多用戶的敏感信息，如家庭住址、健康問(wèn)題、宗教信仰、工作單位等。一旦這些私人信息被泄露，會(huì)嚴(yán)重威脅到用戶各方面的隱私安全[1]。例如，通過(guò)分析位置數(shù)據(jù)，能推測(cè)出用戶過(guò)去、現(xiàn)在和將來(lái)的位置，以及個(gè)人的行蹤；甚至能判斷出用戶的家庭住址、上班地點(diǎn)和工作場(chǎng)所等。因此，如何對(duì)用戶的位置隱私進(jìn)行保護(hù)變得越來(lái)越迫切，成為工業(yè)界和學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。

1 位置隱私保護(hù)體系結(jié)構(gòu)

按照體系結(jié)構(gòu)劃分，位置隱私保護(hù)方法主要分為兩類：集中式結(jié)構(gòu)[2]和分布式結(jié)構(gòu)[3]。在集中式結(jié)構(gòu)中，由查詢用戶直接向LBS服務(wù)器發(fā)起查詢請(qǐng)求，隱私保護(hù)技術(shù)由移動(dòng)客戶端完成，或者借助中心匿名服務(wù)器（Fully-Trusted Third Party，TTP）實(shí)現(xiàn)位置隱私保護(hù)。在含有TTP的集中式結(jié)構(gòu)中，當(dāng)用戶需要位置服務(wù)時(shí)，不直接向LBS服務(wù)器發(fā)送查詢請(qǐng)求，而是先將查詢請(qǐng)求提交給TTP，TTP對(duì)用戶信息模糊處理后，將查詢請(qǐng)求提交給LBS服務(wù)器進(jìn)行查詢，如圖1所示。在分布式體系結(jié)構(gòu)中，用戶通過(guò)近鄰查詢得到相鄰用戶，組建協(xié)作用戶組，組內(nèi)所有用戶具有不可區(qū)分性，從而使LBS服務(wù)器無(wú)法區(qū)分真實(shí)用戶，如圖2所示。

2 常見(jiàn)的位置隱私保護(hù)方法

2.1 k-匿名

位置隱私保護(hù)所使用的最主要方法是匿名的方法，以k-匿名[4]最為常見(jiàn)。k-匿名方法最早用在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的關(guān)鍵屬性值進(jìn)行泛化與模糊化處理，使得k條記錄中的任意一條無(wú)法單獨(dú)從中區(qū)分出來(lái)。位置隱私保護(hù)方法中k-匿名的實(shí)現(xiàn)主要采用空間區(qū)域匿名和假位置匿名?？臻g區(qū)域匿名通過(guò)對(duì)k用戶所在范圍構(gòu)造匿名區(qū)域?qū)崿F(xiàn)匿名化，假位置匿名通過(guò)在當(dāng)前用戶所在區(qū)域添加假位置實(shí)現(xiàn)匿名化。該方法能較好的實(shí)現(xiàn)位置隱私保護(hù)，但對(duì)匿名區(qū)域和k值的大小有一定的要求。

2.2 時(shí)空模糊

在時(shí)間或空間范圍內(nèi)，將用戶的當(dāng)前位置模糊化在某一空間或時(shí)間區(qū)域內(nèi)，使敵手無(wú)法得知用戶的真實(shí)位置。如采用哈希函數(shù)、歸一化方法、Hilber曲線等方法實(shí)現(xiàn)時(shí)空轉(zhuǎn)換。該方法因使用時(shí)空轉(zhuǎn)換操作，造成所發(fā)布的數(shù)據(jù)不夠準(zhǔn)確等問(wèn)題。

2.3 假名

假名是用一個(gè)標(biāo)識(shí)，而不是真實(shí)的名字進(jìn)行發(fā)布信息?；驹硎牵涸诩惺浇Y(jié)構(gòu)模式下，將LBS的查詢中的用戶名u，采用直接刪除，或者用假名代替的方法，斷開(kāi)了用戶身份和位置查詢之間的聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)了位置隱私保護(hù)。但在服務(wù)器上存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)（如用戶名、用戶身份、時(shí)空信息等）依然是相互關(guān)聯(lián)的，敵手通過(guò)關(guān)聯(lián)信息識(shí)別，能夠獲得隱私信息。

2.4 加密

在用戶發(fā)起查詢之前，先對(duì)查詢信息進(jìn)行加密，使不可信第三方無(wú)法獲得用戶的查詢信息。通常情況下，加密方法與其他方法結(jié)合使用，以實(shí)現(xiàn)更好的位置隱私保護(hù)效果。

以上方法盡管能在一定條件下實(shí)現(xiàn)位置隱私保護(hù)，但在隱私需求級(jí)別較高的情境中，依然存在位置隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。而基于隱私信息檢索（PIR）的方法憑借其高強(qiáng)度的隱私保護(hù)質(zhì)量，能實(shí)現(xiàn)完美的隱私保護(hù)效果。

3 基于隱私信息檢索的方法

云服務(wù)器的出現(xiàn)，使數(shù)據(jù)外包模式應(yīng)運(yùn)而生。在該模式中，用戶在云服務(wù)器中檢索位置數(shù)據(jù)記錄時(shí)，不會(huì)暴露數(shù)據(jù)項(xiàng)信息，可以較隱秘地對(duì)不可信服務(wù)器上的任意數(shù)進(jìn)行檢索[5]。

基于PIR的隱私保護(hù)方法描述為：假定數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)由n位二進(jìn)制數(shù)組成的字符串S，如圖3所示。當(dāng)用戶對(duì)字符串S中的第i位查詢字符Si進(jìn)行查詢時(shí)，如果直接進(jìn)行查詢，肯定會(huì)將Si值的相關(guān)信息泄露，造成隱私泄露的嚴(yán)重后果。為了保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，用戶不能直接發(fā)起查詢，而在查詢之前，先使用加密機(jī)制對(duì)查詢i進(jìn)行加密得到E（i），而后將加密的E（i）發(fā)送給位置服務(wù)器進(jìn)行查詢。LBS服務(wù)器收到查詢請(qǐng)求E（i）后，進(jìn)行查詢數(shù)據(jù)庫(kù)操作，并將查詢得到的結(jié)果q（S，E（i））返回給用戶。當(dāng)用戶收到查詢結(jié)果q（S，E（i））后，應(yīng)用解密操作進(jìn)行解密，得到最終的查詢結(jié)果。

基于PIR的位置數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方法在滿足位置服務(wù)正常進(jìn)行的前提下，能夠?qū)崿F(xiàn)高質(zhì)量的隱私保護(hù)效果，不會(huì)泄露任何用戶的位置信息。但是，該方法查詢效率較低，會(huì)降低位置服務(wù)質(zhì)量。因此，還需要對(duì)該方法進(jìn)行改進(jìn)。主要思路有：①采用信息緩存的方法，將查詢頻率相對(duì)較高的熱點(diǎn)位置存放在緩存中，當(dāng)用戶進(jìn)行查詢時(shí)，先訪問(wèn)緩存，當(dāng)緩存中沒(méi)有所要查詢的信息時(shí)，才向LBS服務(wù)器發(fā)起查詢請(qǐng)求；②通過(guò)建立樹(shù)型等索引結(jié)構(gòu)，提高查詢效率；③改進(jìn)加密方法，降低加解密運(yùn)算的時(shí)間開(kāi)銷。

4 結(jié)語(yǔ)

近年來(lái)，位置隱私保護(hù)逐漸成為信息安全領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。本文針對(duì)目前廣泛采用的位置隱私保護(hù)方法中存在的問(wèn)題，通過(guò)對(duì)比分析，對(duì)基于隱私信息檢索的位置隱私保護(hù)方法進(jìn)行了深入探討。隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展和普及，可搜索加密的位置隱私保護(hù)技術(shù)將成為未來(lái)的主要研究方向。

參考文獻(xiàn)：

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[2]周長(zhǎng)利，馬春光，楊松濤.路網(wǎng)環(huán)境下保護(hù)LBS位置隱私的連續(xù)KNN查詢方法[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2015，52（11）：2628-2644.

[3]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.

[4]Latanyasweeney. k-Anonymity： A model for protecting privacy[J]. International Journal of Uncertainty Fuzziness and Knowledge-Based Systems， 2012， 10（05）：557-570.

[5]Chor B， Goldreich O， Kushilevitz E， Sudan M. Private information retrieval. Journal of the ACM， 1998，45（6）：965-981.