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    基于霧計(jì)算的地理社交網(wǎng)絡(luò)多級聚合方案

    2022-07-21 04:11:06陳新來
    關(guān)鍵詞:位置服務(wù)發(fā)送給加密

    陳新來,李 濤

    (1.海軍士官學(xué)校 三系,安徽 蚌埠 233012;2.九江學(xué)院 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,江西 九江 332005)

    0 引 言

    (1)背景概述

    地理社交網(wǎng)絡(luò)[1]是位置服務(wù)發(fā)展的產(chǎn)物,也是現(xiàn)實(shí)社會和虛擬世界結(jié)合的產(chǎn)物,究其根本,它是在社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用了位置服務(wù)。

    位置服務(wù)的出現(xiàn)方便了人們生活,一部手機(jī)、手環(huán)、筆記本等可聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,都能使人們隨時(shí)獲得自己的位置信息,并且能定位出自己附近的學(xué)校、醫(yī)院、餐館等地方的具體位置,既滿足用戶的需求,又方便商家推廣自己的服務(wù)?;谖恢玫姆?wù)大致可以分為3類:第一類是單個(gè)位置的服務(wù),主要包括定位及導(dǎo)航服務(wù),用戶通過對指定地理位置定位來獲取相關(guān)位置信息,從而完成導(dǎo)航等服務(wù);第二類是具有特殊含義的位置服務(wù),如餐館、超市、娛樂場所等可根據(jù)位置信息推送廣告等服務(wù)給用戶;第三類是含有身份信息的社交網(wǎng)絡(luò),通過將位置信息與社交結(jié)合,實(shí)現(xiàn)用戶網(wǎng)絡(luò)聊天、交友等服務(wù)。

    然而,正因?yàn)榈乩砩缃痪W(wǎng)絡(luò)發(fā)展迅速,使得人們不得不考慮其中的安全問題。很多社交網(wǎng)絡(luò)要求用戶實(shí)名制,這意味著很多個(gè)人隱私信息暴露在互聯(lián)網(wǎng)中,而且結(jié)合其位置信息,這很容易給用戶帶來隱私威脅,因此急需設(shè)計(jì)出安全高效的隱私保護(hù)方案。

    (2)問題描述

    研究位置隱私(location-based services,LBS)的保護(hù)方案就必須先知道位置隱私中面臨的威脅,根據(jù)目前位置服務(wù)應(yīng)用的不同場景[2],將位置隱私威脅分為如下幾類。

    1)基于網(wǎng)絡(luò)的位置隱私威脅。

    位置服務(wù)在網(wǎng)絡(luò)上的應(yīng)用非常廣泛,如車載自組織網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)等,基于位置的服務(wù)在不斷發(fā)展,人們也越來越關(guān)注它帶來的隱私保護(hù)問題。位置服務(wù)在網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用比起傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)來說網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涓鼜?fù)雜多變,鏈路也更為脆弱,因此可能遭受到服務(wù)器攻擊(如DDOS攻擊、SYN攻擊、UDP攻擊、ARP攻擊)、部署在節(jié)點(diǎn)內(nèi)部的攻擊,以及整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的外部攻擊等。一般來說,網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部攻擊和服務(wù)器攻擊難度系數(shù)大,大部分攻擊是網(wǎng)絡(luò)外部的攻擊。因此,設(shè)計(jì)出有效防止因攻擊者獲取到位置信息的數(shù)據(jù)而分析出用戶位置或其它個(gè)人隱私信息的方案極為重要。

    2)基于軌跡的位置隱私威脅。

    位置服務(wù)的廣泛應(yīng)用能產(chǎn)生大量關(guān)于用戶的軌跡數(shù)據(jù),這些軌跡數(shù)據(jù)對智能交通、旅游規(guī)劃等有很大作用。軌跡數(shù)據(jù)包含了大量用戶信息,通過分析軌跡數(shù)據(jù)能優(yōu)化交通部署、了解用戶行為等,與此同時(shí),用戶信息隱私泄露問題也尤為突出。因此,一方面要在發(fā)布軌跡數(shù)據(jù)時(shí)保證用戶隱私信息安全,另一方面要關(guān)注所發(fā)布的數(shù)據(jù)的可用性。

    能否保護(hù)好位置隱私是LBS服務(wù)高效安全應(yīng)用的關(guān)鍵,如何盡可能在不暴露用戶位置隱私信息的情況下提供用戶精準(zhǔn)查詢結(jié)果是研究者們關(guān)注的重點(diǎn),在文獻(xiàn)[3,4]中,將針對位置隱私安全問題而提出的解決方案大致分為3類:

    一是位置信息泛化技術(shù)。

    位置信息泛化是將用戶的具體位置信息模糊化,用更大范圍的區(qū)域來掩蓋真實(shí)的用戶真實(shí)位置。位置信息泛化技術(shù)通用方有K-匿名技術(shù)以及假名技術(shù)。K-匿名技術(shù)是在發(fā)送位置信息給服務(wù)器時(shí),將用戶精準(zhǔn)位置泛化為至少包含K-1個(gè)其他用戶的區(qū)域位置,這樣能使得從匿名區(qū)域中獲取到真實(shí)的查詢用戶位置信息的概率不超過1/K。典型的假名技術(shù)是混合區(qū)域技術(shù),混合區(qū)域技術(shù)包含兩種類型:混合區(qū)域類型和應(yīng)用區(qū)域類型?;旌蠀^(qū)域類型中,服務(wù)提供商不能獲得由用戶自己提供的位置信息,并且離開該區(qū)域時(shí),用戶需要提供一個(gè)全新的假名來代替在該區(qū)域中的身份信息。而應(yīng)用區(qū)域類型則允許該區(qū)域的用戶正常向位置服務(wù)提供商發(fā)送位置信息。假名技術(shù)關(guān)鍵在利用假名混淆攻擊者視線,讓他們無法區(qū)別混合區(qū)域中的其他用戶和離開混合區(qū)域的用戶的差別,從而達(dá)到對用戶位置信息的保護(hù)作用。

    二是位置信息干擾技術(shù)。

    差分隱私和隨機(jī)化技術(shù)是位置信息干擾技術(shù)的兩種主要技術(shù)。差分隱私使用拉普拉斯機(jī)制或者是指數(shù)機(jī)制,在用戶真實(shí)位置信息中加入噪聲使信息受到干擾,使得在位置信息的數(shù)據(jù)集中某條數(shù)據(jù)被修改后,反應(yīng)在數(shù)據(jù)集上的結(jié)果和原數(shù)據(jù)集百分百的近似。隨機(jī)化技術(shù)是利用第三方服務(wù)器隨機(jī)選取位置或假查詢在初始位置信息中加入隨機(jī)啞元。第三方服務(wù)器首先隨機(jī)選取與用戶保持一定距離的位置信息,然后發(fā)送給位置服務(wù)器,因?yàn)闆]有選擇用戶的精確位置信息,從而達(dá)到向服務(wù)提供商隱藏了用戶真實(shí)位置信息的目的。假查詢是用戶先向服務(wù)器發(fā)送假內(nèi)容,再將真正的位置信息加入到相同位置但查詢的信息不同的請求服務(wù)隊(duì)列中,這種方法能有效干擾服務(wù)提供商或攻擊者。

    三是位置信息加密技術(shù)。

    位置信息加密技術(shù)是在用戶發(fā)送查詢信息給服務(wù)提供商時(shí)使用加密算法對信息內(nèi)容進(jìn)行加密,服務(wù)提供商收到密文后直接將查詢結(jié)果返回給用戶,此過程對服務(wù)提供商來說密鑰是未知的,因此無法知曉用戶查詢的內(nèi)容,用戶隱私信息得以保護(hù)。

    上述技術(shù)雖然能在一定程度保護(hù)位置信息,但是都存在一定的缺陷。位置信息泛化技術(shù)實(shí)現(xiàn)簡單,但其假名技術(shù)可能會因?yàn)楣粽攉@取到其存儲在服務(wù)器日志中的信息而被推測出真實(shí)位置信息。位置信息干擾技術(shù)能較高程度保護(hù)位置信息,但其開銷很大。位置信息加密技術(shù)也有較高的隱私保護(hù)度和服務(wù)質(zhì)量,但其部署困難,也很難選取加密算法。因此,雖然位置隱私保護(hù)已有很多研究成果,但尚有不足之處,因此仍需要優(yōu)化現(xiàn)有方案,以滿足各方面的安全需求。

    為此,國內(nèi)外許多研究者在位置隱私保護(hù)領(lǐng)域得出了很多成果。

    (3)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

    Wang Peng等[5]針對集中式位置服務(wù)系統(tǒng)中服務(wù)器通信瓶頸問題,提出一種分布式協(xié)同推薦策略。在該方案中,在未獲得合適推薦位置服務(wù)時(shí),用戶可使用K-匿名數(shù)據(jù)集構(gòu)造向服務(wù)器發(fā)送請求,并且使用泛化和加密的方法保證用戶位置信息的隱私。Kong等[6]針對車輛互聯(lián)網(wǎng)(internet of vehicle,IOV)在位置隱私保護(hù)上的挑戰(zhàn)提出了IOV數(shù)據(jù)共享方案,這個(gè)方案利用代理重加密技術(shù),實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)邊緣數(shù)據(jù)查詢的位置隱私保護(hù),有效保護(hù)了IOV中位置隱私信息的安全。王佳楠等[7]研究了用戶附近位置的相同興趣點(diǎn)問題,提出地理社交網(wǎng)絡(luò)中基于K近鄰的興趣組查詢的新方案。安書山[8]提出匿名化技術(shù)來保護(hù)地理社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶敏感信息。

    在對位置隱私保護(hù)技術(shù)中,常用的方法有匿名技術(shù)[9]、噪聲數(shù)據(jù)法、模糊位置法[10]等,其中大部分適用單點(diǎn)查詢的位置服務(wù),對于連續(xù)型的位置服務(wù),因?yàn)槠湫枰獙?shí)時(shí)提供用戶的位置信息,使得上述方法無法滿足隱私保護(hù)要求,但地理社交網(wǎng)絡(luò)需要能滿足其實(shí)時(shí)要求的位置隱私保護(hù)方法,因此,本文分析現(xiàn)有的位置隱私保護(hù)方案,發(fā)現(xiàn)均為數(shù)據(jù)聚合方案和霧計(jì)算技術(shù)單個(gè)技術(shù)的應(yīng)用,分析這兩種技術(shù)的優(yōu)劣,結(jié)合二者優(yōu)勢,提出一種基于霧計(jì)算的多級聚合方案。這個(gè)方案重點(diǎn)在于,用戶提出請求后,運(yùn)用這兩種技術(shù)進(jìn)行雙重聚合,并且每一階段都會對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密和簽名,使得用戶數(shù)據(jù)安全性得到保障,并在理論上驗(yàn)證了這個(gè)方案是可行的。

    1 模型和目標(biāo)

    1.1 系統(tǒng)模型

    圖1是本方案系統(tǒng)模型。

    圖1 系統(tǒng)模型

    它包含用戶Ui(i=1,2,3,…,n), 局域網(wǎng)網(wǎng)關(guān)LGW(lan gateway)、 霧計(jì)算中心FC(fog computing center) 和可信的認(rèn)證中心CA這4個(gè)相關(guān)實(shí)體。假定該網(wǎng)絡(luò)覆蓋n個(gè)地區(qū),每一區(qū)域的網(wǎng)關(guān)分別為LGW1…LGWn, 且每一區(qū)域用戶有n個(gè),分別為U1…Un。 無線訪問點(diǎn)WA(wireless access) 通過WiFi加密與區(qū)域內(nèi)的n個(gè)用戶雙向通信,之后將用戶信息通過帶寬高時(shí)延低的有線鏈路與發(fā)送給網(wǎng)關(guān)LGW,LGW對收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合并做出響應(yīng)反饋給無線訪問點(diǎn)后,利用有線鏈路將信息發(fā)送給霧計(jì)算中心FC,F(xiàn)C會根據(jù)其自身的保護(hù)機(jī)制對信息進(jìn)行再次加密和聚合,最后把用戶信息送入可信的認(rèn)證中心CA,CA做出響應(yīng)發(fā)送給所有的FC, 也可以只發(fā)送給有通信要求的用戶FC。

    1.2 霧計(jì)算模型

    圖2為本文所構(gòu)建的一個(gè)應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)的霧計(jì)算模型[11,12]。這個(gè)模型主要包含密鑰生成機(jī)構(gòu)KGI(key generate institute)、 加密中心EC(encryption center)、 霧節(jié)點(diǎn)FN(fog node)、 云節(jié)點(diǎn)CN(cloud node) 和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中心DTC(data transform center) 這5個(gè)實(shí)體。各部分功能如下。

    密鑰生成機(jī)構(gòu)KGI:有很強(qiáng)的計(jì)算能力,主要負(fù)責(zé)生成各種所需密鑰,并發(fā)送給對應(yīng)實(shí)體,但是KGI不完全可信。

    加密中心EC:負(fù)責(zé)加密處理收到的實(shí)時(shí)信息,將簽名后的數(shù)據(jù)信息周期性發(fā)送給霧節(jié)點(diǎn)。

    霧節(jié)點(diǎn)FN:負(fù)責(zé)收集來自EC的數(shù)據(jù)信息,通過身份認(rèn)證機(jī)制抵制惡意攻擊,然后將符合安全要求的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行細(xì)粒度聚合,最后將聚合后的信息發(fā)送給云節(jié)點(diǎn)。

    云節(jié)點(diǎn)CN:收到來自FN的數(shù)據(jù)信息后,再次使用身份認(rèn)證機(jī)制抵制非法的注入攻擊,將通過身份認(rèn)證的數(shù)據(jù)信息利用霍納規(guī)則進(jìn)行粗粒度聚合,最后將聚合后的信息發(fā)送到數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中心。

    數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中心DTC:收到CN發(fā)來的數(shù)據(jù)信息后,第一次解析信息得細(xì)粒度聚合信息,然后進(jìn)行二次解析得LGW聚合前的密文,最后解密密文,得到用戶信息。如果用戶多次提出的申請相同,也可以將對應(yīng)的響應(yīng)發(fā)送給霧節(jié)點(diǎn),由霧節(jié)點(diǎn)做出響應(yīng),以節(jié)省用戶實(shí)時(shí)查詢的時(shí)間和云計(jì)算資源這個(gè)模型中霧節(jié)點(diǎn)和云節(jié)點(diǎn),以及云節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中心之間的通信是可信的,所以不考慮基于這兩條鏈路上的可能攻擊。

    圖2 霧計(jì)算模型

    1.3 安全性

    基于上述模型,本文所提方案的安全性[13]需滿足如下要求。

    機(jī)密性:在本方案中,敵手無法獲取任何用戶的地理社交網(wǎng)絡(luò)上的信息。即使敵手能夠入侵區(qū)域網(wǎng)關(guān)、霧計(jì)算中心,本方案的設(shè)計(jì)也能使敵手不能截取任何響應(yīng)信息。

    不可抵賴性:每一次進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合前需對接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行身份認(rèn)證,對于不合法的信息會丟棄,只保留合法的有效數(shù)據(jù)。

    靈活性:地理社交網(wǎng)絡(luò)中,對實(shí)時(shí)性要求很高,大多數(shù)時(shí)候僅部分用戶發(fā)出請求,這就要求設(shè)計(jì)的方案要實(shí)時(shí)調(diào)整響應(yīng)范圍,能夠靈活響應(yīng)用戶需求。

    高效性:無線訪問點(diǎn)和網(wǎng)關(guān)間,以及網(wǎng)關(guān)和霧計(jì)算中心都是采用高帶寬低時(shí)延的有線鏈路信道通信,若能提高各實(shí)體處理數(shù)據(jù)的效率,減少信道的傳輸量,則所提方案會更加符合實(shí)時(shí)性服務(wù)的要求。

    2 預(yù)備知識

    2.1 霍納法則

    霍納法則[14]是一種對多項(xiàng)式的值求解的高效算法,以英國數(shù)學(xué)家W.G.Homer命名,在中國也叫秦九韶算法。傳統(tǒng)的多項(xiàng)式求值方法是把每項(xiàng)的值累加起來,但是這樣算效率非常低?;艏{法則能很好解決此類問題,它是不斷地給多項(xiàng)式降次,每次提取一個(gè)公因子。假設(shè)存在n+1個(gè)實(shí)數(shù)分別為a0,a1,……,an,x為未知數(shù),多項(xiàng)式為

    P(x)=a0+a1x+a2x2+…+anxn

    (1)

    利用霍納法則得其值為

    P(x)=((…(((anx+an-1)x+an-2)x+an-3)…)x+a1)x+a0

    (2)

    霍納法則無需對多項(xiàng)式系數(shù)預(yù)先進(jìn)行處理,就能在知道多項(xiàng)式的值和未知數(shù)x的值時(shí),通過逆向運(yùn)算,即進(jìn)行n次整除和取模運(yùn)算分解出多項(xiàng)式的各項(xiàng)系數(shù),并且乘法和加法運(yùn)算均只要n次,本章即利用此特點(diǎn)進(jìn)行運(yùn)算。

    2.2 雙線性對

    (1)雙線性:對?am∈G1,bn∈G2,a,b∈Zp, 有e(am,bn)=e(m,n)ab成立;

    (2)非退化性: ?m∈G1(m≠0), 使得e(m,m)≠1GT;

    (3)可計(jì)算性:對m∈G1,n∈G2, 能找到有效算法計(jì)算e(m,n)。

    2.3 Paillier算法

    Paillier算法[16]屬于同態(tài)算法,同態(tài)加密的優(yōu)點(diǎn)是對明文中的密文無需解密密文就可以進(jìn)行代數(shù)運(yùn)算,減少通信過程中加解密的復(fù)雜性。Paillier算法是公鑰加密體系的一個(gè)代表,滿足加法同態(tài),不僅可以用于公鑰加密,還能適用各種云計(jì)算應(yīng)用,將同態(tài)加密應(yīng)用于云服務(wù),可以從根本上解決云服務(wù)中數(shù)據(jù)的保密存儲和保密計(jì)算問題。Pail-lier算法與其它同態(tài)算法類似,包含3個(gè)基本算法[13]。

    (1)密鑰生成

    (2)加密

    C=E(m,r)=gm×rn(modn2)

    (3)

    (3)解密

    (4)

    (4)同態(tài)性

    Paillier加密算法滿足加法同態(tài)性[17],在使用同一公鑰 (n,g) 和私鑰lambda的條件下,明文m1和m2對應(yīng)的密文分別為

    (5)

    (6)

    2.4 Hash算法

    Hash函數(shù)[18]即散列函數(shù),是指在接收任意長度的輸入消息后,使用散列算法,將消息以固定長度輸出,得到的值為消息摘要或散列值。Hash函數(shù)必須要有以下3種安全性質(zhì)。

    (1)單向性:對?x, 都有一個(gè)容易計(jì)算的H(x), 且都能得到相同的輸出長度,其中H適用于任意大小的數(shù)據(jù)塊。并且任意消息摘要h都無法找到能夠計(jì)算的x滿足H(x)=h;

    (2)抗弱碰撞性:對任意分組x都沒有能夠計(jì)算的y滿足H(x)=H(y), 其中y≠x;

    (3)抗強(qiáng)碰撞性:找不到x=y這樣的偶對滿足H(x)=H(y)。

    3 方案具體描述

    3.1 系統(tǒng)初始化

    3.2 用戶生成報(bào)告

    用戶Ui(i∈1…n)準(zhǔn)備發(fā)送消息時(shí),會對收集到的數(shù)據(jù)di進(jìn)行Paillier加密,獲得密文和簽名

    Ci=E(di,r)=gdi×rN(modn2)

    (7)

    (8)

    (9)

    最后將此報(bào)告發(fā)送給網(wǎng)關(guān)LGWi。

    3.3 網(wǎng)關(guān)聚合

    (10)

    (11)

    3.4 霧計(jì)算

    在文獻(xiàn)[20]中提出了一種輕量級身份認(rèn)證的霧計(jì)算方法,鑒于其高效性,本節(jié)在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)出地理社交網(wǎng)絡(luò)中的霧計(jì)算方法。霧計(jì)算中心FCi接收來自LGWi的數(shù)據(jù)后,會做如下工作。

    Cij=E(dij,r)=gdij×rN(modn2)

    (12)

    之后計(jì)算

    (13)

    得到加法聚合后的密文,并將Cij發(fā)送給CNi。

    (3)CNi聚合。首先CNi與FNi協(xié)商密鑰,得會話密鑰

    (14)

    若Kfi=Kci, 則身份驗(yàn)證通過,否則丟棄非法數(shù)據(jù)。再對通過驗(yàn)證的數(shù)據(jù)利用霍納法則進(jìn)行聚合。選擇xh(xh>Cij,i=1,…,n) 作為霍納聚合的參數(shù),計(jì)算Ck=(…((xhCnj+C(n-1)j)xh+C(n-2)j)…+C1j)xh+C0j, 并將其發(fā)送給認(rèn)證中心。

    3.5 認(rèn)證中心響應(yīng)

    (2)利用Paillier同態(tài)算法的解密算法,得到區(qū)域各用戶的明文mi;

    (3)CA響應(yīng)用戶請求,假定響應(yīng)為xn∈2, 隨機(jī)選擇參數(shù)計(jì)算記錄當(dāng)前時(shí)間戳Tt, 并進(jìn)行簽名生成響應(yīng)包

    4 算法分析

    4.1 正確性分析

    (1)使用霍納法則解析霧計(jì)算中心的明文mct的驗(yàn)證如下

    mct=D(C0j·C1j·…·Cnj)=D(E(d0j,r0j)E(d1j,r1j)…E(dnj,rnj)modn2)= (d0j+d1j+…+dnj)modn

    (15)

    (2)用Paillier同態(tài)算法求解用戶明文mi的驗(yàn)證如下

    (16)

    4.2 安全性分析

    定理1 假定無線訪問點(diǎn)與用戶之間的通信是安全的,則本方案在通信過程中能使不法分子無法獲取任何用戶地理社交網(wǎng)絡(luò)上的位置信息。

    證明:用戶在提出申請后,首先經(jīng)過無線訪問點(diǎn)會利用Paillier同態(tài)加密算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行第一次加密,以密文形式在有線鏈路上發(fā)送給網(wǎng)關(guān),此時(shí)敵手沒有密鑰無法解密消息。然后網(wǎng)關(guān)會對這些報(bào)告進(jìn)行身份驗(yàn)證,驗(yàn)證通過的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合,發(fā)送給霧計(jì)算中心,發(fā)送過程中數(shù)據(jù)是區(qū)域的所有合發(fā)信息,無法判斷單個(gè)具體信息。之后霧計(jì)算中心會進(jìn)行兩次密鑰協(xié)商與身份驗(yàn)證,保證傳來的數(shù)據(jù)合法且可信,然后再次聚合數(shù)據(jù),發(fā)送給可信的認(rèn)證中心,雙重認(rèn)證能夠保證敵手無法區(qū)分單個(gè)區(qū)域的數(shù)據(jù),進(jìn)一步保障用戶位置信息的安全。并且在數(shù)據(jù)發(fā)送過程中,每一階段都會進(jìn)行加密與簽名,即使敵手在某一階段通過非法途徑獲取到密鑰,它的上一級還會驗(yàn)證簽名拒絕接收非法數(shù)據(jù)。

    定理2 本方案采用霍納法則和霧計(jì)算數(shù)據(jù)聚合,降低計(jì)算復(fù)雜度和通信開銷,保證地理社交網(wǎng)絡(luò)所需的靈活性和高效性。

    證明:因?yàn)榛艏{法則無需對系數(shù)進(jìn)行預(yù)處理,其加法和乘法運(yùn)算所需時(shí)間均為O(n), 相比傳統(tǒng)多項(xiàng)式,光含n次方這一項(xiàng)所需用時(shí)就為O(n), 計(jì)算n項(xiàng)用時(shí)O(nn), 效率遠(yuǎn)不及霍納法則,對于實(shí)時(shí)性要求高的地理社交網(wǎng)絡(luò),這是致命的缺點(diǎn),因此運(yùn)用霍納法則,能極大降低計(jì)算時(shí)間,提高響應(yīng)效率。霧計(jì)算數(shù)據(jù)聚合的應(yīng)用,能夠避免網(wǎng)絡(luò)中來自同一用戶因?yàn)槌瑫r(shí)重發(fā)數(shù)據(jù)造成的數(shù)據(jù)冗余,而且僅需聚合后的數(shù)據(jù)發(fā)送給認(rèn)證中心,無需霧計(jì)算每一次都將認(rèn)證通過的數(shù)據(jù)發(fā)送給認(rèn)證中心,因此,本方案能夠降低通信開銷,保障實(shí)時(shí)地理社交網(wǎng)絡(luò)的高效性。

    4.3 性能分析

    分析本方案的具體開銷見表1。

    表1 計(jì)算開銷分析

    5 結(jié)束語

    現(xiàn)有的位置隱私保護(hù)方案均為數(shù)據(jù)聚合方案和霧計(jì)算技術(shù)單個(gè)技術(shù)的應(yīng)用,分析這兩種技術(shù)的優(yōu)劣,結(jié)合二者優(yōu)勢,提出本文基于霧計(jì)算的多級聚合方案。方案重點(diǎn)在于,用戶提出請求后,運(yùn)用這兩種技術(shù)進(jìn)行雙重聚合,并且每一階段都會對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密和簽名,使得用戶數(shù)據(jù)安全性得到更好保障。

    但在本文地理社交網(wǎng)絡(luò)中的多級聚合方案中,除無線訪問點(diǎn)與用戶之間使用的WiFi通信外,其它鏈路均能保障數(shù)據(jù)隱私安全,因此,下一步研究將在本方案基礎(chǔ)上,研究能保障無線訪問點(diǎn)與用戶之間信息安全方案將顯得極為重要,這也是未來的研究重點(diǎn)。

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