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    基于霧計算面向停車服務(wù)的隱私保護(hù)方案*

    2022-08-11 08:45:54寇邦艷曹素珍
    計算機(jī)工程與科學(xué) 2022年7期
    關(guān)鍵詞:擁有者停車位車位

    寇邦艷,曹素珍,呂 佳

    (西北師范大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院,甘肅 蘭州 730070)

    1 引言

    隨著科技的發(fā)展,中國城市化道路飛速前進(jìn),汽車數(shù)量不斷攀升,一二線城市“找車位難”“停車難”等問題[1]愈演愈烈,尋找空閑停車位已經(jīng)成為司機(jī)面臨的主要問題[2]。盡管現(xiàn)有的一些手機(jī)APP可以在司機(jī)和停車位擁有者之間提供車位共享功能[3],但仍存在大量的隱私泄露問題,若司機(jī)和停車位擁有者的隱私數(shù)據(jù)在沒有進(jìn)行任何隱私保護(hù)的情況下上傳至云服務(wù)器[4],存在用戶隱私數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。

    為了解決停車服務(wù)存在的隱私泄露問題,Lu等人[5]提出了一種智能、安全且保護(hù)隱私的停車方案,利用停車場的路邊單元RSU (Road Side Unit)對停車位狀態(tài)進(jìn)行實時檢測和管理。Ni等人[6]基于布隆過濾器技術(shù)提出了一種智能停車的導(dǎo)航方案,具有更高的效率,但未實現(xiàn)支付功能。后來,Zhu等人[7]提出了一種車聯(lián)網(wǎng)中匿名智能停車和支付的方案,使用哈希表實現(xiàn)司機(jī)和停車位的快速匹配,利用短隨機(jī)簽名和電子錢包實現(xiàn)匿名停車和費用支付。Huang等人[8]提出了一種停車預(yù)定隱私保護(hù)方案,通過位置混淆機(jī)制保護(hù)司機(jī)的位置隱私。Amiri等人[9]基于區(qū)塊鏈技術(shù)提出了一種智能停車的隱私保護(hù)方案,但該方案僅考慮了公共停車場,且無法實現(xiàn)公平性和可追溯性。隨后Zhang等人[10]提出了一種具有公平性、可靠性和隱私保護(hù)功能的區(qū)塊鏈智能停車方案,采用組簽名和布隆過濾器保護(hù)用戶的隱私,利用區(qū)塊鏈的分散性來實現(xiàn)智能停車的可靠性,并使用智能合約實現(xiàn)公平性,但該方案沒有實現(xiàn)支付功能。

    上述方案均需將停車請求上傳至遠(yuǎn)程云服務(wù)器或區(qū)塊鏈進(jìn)行匹配,會導(dǎo)致通信延遲、計算量繁雜和成本增加等問題。鑒于現(xiàn)有方案的不足之處,本文提出了基于霧計算面向停車服務(wù)的隱私保護(hù)方案。本文的主要貢獻(xiàn)有以下3個方面:

    (1)司機(jī)通過霧節(jié)點[11]獲得實時停車位的狀態(tài)信息,采用偽身份實現(xiàn)用戶的匿名性和可追蹤性,使用可信中心TA (Trusted Authority)簽名的電子錢包實現(xiàn)匿名支付,利用小指數(shù)測試實現(xiàn)批量驗證。

    (2)使用布隆過濾器實現(xiàn)基于位置的隱私保護(hù)范圍查詢,在不公開司機(jī)的信息和車位擁有者的車位信息的情況下完成匹配。

    (3)證明了本文方案的安全性和隱私性,并從時間開銷方面評估了本文方案的性能。

    2 預(yù)備知識

    2.1 橢圓曲線

    2.2 困難問題

    橢圓曲線離散對數(shù)假設(shè)[13]:任何概率的多項式時間算法都很難以不可忽略的優(yōu)勢解決橢圓曲線離散對數(shù)問題。

    2.3 布隆過濾器

    3 系統(tǒng)模型

    本文提出的方案涉及5個參與者,分別是:TA、云服務(wù)器、FNj、司機(jī)和車位擁有者。系統(tǒng)模型如圖1所示,本文方案使用的符號定義如表1所示。

    Figure 1 System model圖1 系統(tǒng)模型圖

    表1 本文方案使用的符號定義

    (1)TA:FNj、云服務(wù)器、司機(jī)和車位擁有者需到TA處注冊,TA為每個用戶生成對應(yīng)的偽身份和電子錢包,當(dāng)發(fā)生糾紛追查違規(guī)用戶時,TA可出示或曝光用戶的真實身份并制裁該用戶。

    (2)云服務(wù)器:是一個由所有霧節(jié)點維護(hù)的安全、可靠的數(shù)據(jù)庫,負(fù)責(zé)管理用戶的電子錢包賬戶,存儲停車記錄,確保數(shù)據(jù)的可審核性。

    (3)FNj:是具有計算和通信功能的霧節(jié)點,負(fù)責(zé)收集所覆蓋區(qū)域的停車請求和停車響應(yīng),并進(jìn)行停車匹配,匹配成功后,將停車記錄存儲在云服務(wù)器中。

    (4)司機(jī):向本地霧節(jié)點FNj發(fā)送停車請求,請求中包含偽身份、停車請求開始時間、停車請求結(jié)束時間和停車位置的密文。

    (5)車位擁有者:向本地霧節(jié)點FNj發(fā)送停車響應(yīng),響應(yīng)中包含偽身份和停車位位置的密文。

    4 具體方案

    4.1 系統(tǒng)初始化

    (1)TA隨機(jī)選擇一個質(zhì)數(shù)p,并選擇一個橢圓曲線E:y2=x3+ax+bmodp,a,b∈Fp,在E上選擇一個階為q的群G,生成元為P。

    (3)TA隨機(jī)選擇一個長度為n的過濾函數(shù)φ,公開系統(tǒng)參數(shù){q,p,G,P,Pp,G,H1,n,φ}。

    4.2 注冊

    (1)車位擁有者Si注冊:

    ①車位擁有者將身份Si∈{S1,S2,…,Sm}和停車位收費標(biāo)準(zhǔn)psi發(fā)送給TA。

    ③TA將{Pidi,si,Wi,ci}返回給Si,ci是TA簽名的車位擁有者電子錢包。

    (2)司機(jī)Dd注冊:

    ②TA將{Pidd,sd,Wd,cd}返回給Dd,cd是TA簽名的司機(jī)電子錢包。

    4.3 停車請求

    (1)司機(jī)Dd提取位置標(biāo)簽Yd(t1,t2)=φ(Xd(t1,t2))并將其插入布隆過濾器τd中,τd=Ins(H1(Yd(t1,t2)),τd),t1和t2分別是停車請求開始時間和結(jié)束時間。

    (2)Dd計算一對臨時密鑰rskd和rpkd,使用Dodis等人2014年提出的模糊提取器概念實現(xiàn)的代碼偏移構(gòu)造[14]將公鑰rpkd∈{0,1}l嵌入到Dd的位置標(biāo)簽中,ud=Encode(n,l,rpkd),shd=ud-τd。

    4.4 霧節(jié)點響應(yīng)

    4.5 停車響應(yīng)

    (1)車位擁有者Si接收到消息SY后,計算位置標(biāo)簽Yi(t1,t2)=φ(Xi(t1,t2))并將其插入布隆過濾器τi中。

    (2)Si提取公鑰r′pkd,ui=shd+τi,r′pkd=Decode(n,l,ui)。

    (3)Si將停車場地址loci轉(zhuǎn)化到覆蓋它的最小網(wǎng)格塊集g(loci)中,用r′pkd加密得H1(g(loci)‖r′pkd)。

    4.6 停車匹配

    4.7 停車費支付

    當(dāng)停車結(jié)束時,司機(jī)Dd、車位擁有者Si和霧節(jié)點FNj執(zhí)行以下步驟進(jìn)行停車費支付:

    (3)霧節(jié)點FNj收到{Ld,PCd}和{Li,PCi}后,解密獲得Kd=PCd⊕Ldwj和Yi=PCi⊕Liwj。霧節(jié)點FNj驗證等式Tsd1=Tsi1,Tsd2=Tsi2,locd=loci,PSi,d=(Tsd2-Tsd1)psi=(Tsi2-Tsi1)psi是否成立。若成立,F(xiàn)Nj對停車記錄加密并簽名,YKd,i=EncWC(FNj,Yi,Kd,Pidi,Pidd,PSi,d),ZPd,i,j=Sigwj(YKd,i),并將ZPd,i,j和YKd,i發(fā)送給云服務(wù)器。否則,停止停車費支付。

    (4)云服務(wù)器收到ZPd,i,j和YKd,i后,計算并更新司機(jī)Dd和車位擁有者Si的電子錢包余額:cd=cd-PSi,d,ci=ci+PSi,d,存儲ZPd,i,j,確保數(shù)據(jù)的可審核性。更新完成后,云服務(wù)器將賬單和用戶電子錢包余額通過安全通道分別返回給司機(jī)和車位擁有者。

    4.8 停車終止和追蹤

    若司機(jī)在匹配成功之前從停車匹配過程中退出,用戶發(fā)送給霧節(jié)點一個取消停車的消息,接收到消息后,霧節(jié)點會從等候停車列表中刪除該司機(jī)的停車請求。若用戶在匹配成功之后從停車匹配過程中退出,司機(jī)需向霧節(jié)點和匹配成功的車位擁有者發(fā)送取消停車的消息。

    若用戶在停車過程中出現(xiàn)被舉報具有欺騙行為、驗證失敗等情況,經(jīng)過調(diào)查,確認(rèn)該用戶具有欺騙行為后,可曝光用戶的真實身份。

    5 安全性分析與證明

    定理1若橢圓曲線離散對數(shù)問題是困難問題,則提出的方案滿足不可偽造性。

    假設(shè)有敵手A能以不可忽略的優(yōu)勢ε打破方案的不可偽造性,本文可以構(gòu)造一個算法B以不可忽略的優(yōu)勢ε′解決橢圓曲線離散對數(shù)問題。

    Setup:設(shè)置一個橢圓曲線離散對數(shù)問題例子,給出(P,aP=Q)。B設(shè)置Pp=Q,并返回系統(tǒng)參數(shù){p,q,P,Pp,G,H1,H2}給敵手A。B維護(hù)下列列表:(1)LH2:(Pidd,Wd,Pp,gd);(2)LH3:(Pidd,Wd,Rd,REd,Td,hd);(3)LDd:(Pidd,Wd,sd)。敵手A發(fā)起以下詢問:

    Extract詢問:當(dāng)敵手A執(zhí)行詢問Pidi時,B進(jìn)行以下操作:

    Sign詢問:當(dāng)敵手A詢問用戶Pidd對消息REd的簽名時,B進(jìn)行以下操作:

    根據(jù)以上分析,B可以以不可忽略的優(yōu)勢ε′解決橢圓曲線離散對數(shù)問題。這與橢圓曲線離散對數(shù)問題的困難性相矛盾,因此本文所提出的方案具有不可偽造性。

    下面進(jìn)行安全性分析:

    (1)身份認(rèn)證和數(shù)據(jù)完整性。

    本文方案中FNj對用戶的停車請求和停車響應(yīng)進(jìn)行身份認(rèn)證和數(shù)據(jù)完整性驗證,以確保數(shù)據(jù)是由合法用戶發(fā)送的且未被修改?;诙ɡ?,由于橢圓曲線離散對數(shù)假設(shè),沒有多項式時間敵手能夠偽造有效的停車請求和停車響應(yīng)。因此,本文方案可以確保身份驗證和數(shù)據(jù)完整性。

    (2)匿名性。

    用戶加入停車系統(tǒng)時,TA為用戶生成偽身份Pidd=Dd⊕H1(xPp,tpd),在整個停車過程中,除TA外不會存在任何第三方知道用戶的真實身份。滿足匿名性要求,保護(hù)了用戶的身份隱私。

    (3)數(shù)據(jù)機(jī)密性。

    ②根據(jù)BCH(Bose,Ray-Chaudhuri,Hocquenghem)解碼器的性質(zhì),任何車位擁有者Si都無法判斷他是否提取到了正確的rpkd,也不知道自己是否在司機(jī)Dd的位置標(biāo)簽內(nèi)。

    (4)位置認(rèn)證。

    若locd和loci不相同,車位擁有者Si成功提取了司機(jī)Dd的公鑰rpkd,則認(rèn)為Si發(fā)起了位置欺詐攻擊[14]。雖然locd和loci之間的差值大于闕值T,但由于布隆過濾器的誤報,可能會使式子Ham(ci,cd)≤er成立(er表示BCH編碼可糾正的最大位數(shù)),導(dǎo)致Si在遠(yuǎn)離Dd的情況下,也能成功提取到公鑰rpkd。但是,Dd可以通過增加布隆過濾器的尺寸來減少該情況的發(fā)生。

    (5)可追蹤性。

    若用戶在停車過程中出現(xiàn)違規(guī)行為、簽名驗證失敗等情況,TA使用主密鑰x計算Dd=Pidd⊕H1(xPp,td),出示或者曝光用戶的真實身份。并且本文方案不需存儲任何匿名證書,節(jié)省了存儲開銷。

    6 效率分析

    實驗環(huán)境:CPU為Intel 酷睿,2.5 GHz,內(nèi)存8.0 GB,操作系統(tǒng)為Windows 10家庭中文版?;?.4.7的PBC庫,對本文方案、文獻(xiàn)[6,7]的方案進(jìn)行仿真實驗,實驗?zāi)M了10 ~100個用戶在注冊階段、停車請求階段和停車響應(yīng)階段所需的計算開銷。

    圖2~圖4分別展示了本文方案、文獻(xiàn)[6,7]方案在注冊階段、停車請求階段和停車響應(yīng)階段所需的計算開銷。隨著用戶數(shù)量的增加,3個方案各個階段所需的時間也逐漸增多。然而相比文獻(xiàn)[6,7]的方案,本文方案采用的霧計算技術(shù)處理通信的時延較低,從而使各個階段的計算開銷最小。

    Figure 2 Computational cost comparison in registration phase圖2 注冊階段的計算開銷對比

    Figure 3 Time cost comparison in parking request phase圖3 停車請求階段時間開銷對比

    Figure 4 Time cost comparison in parking response phase圖4 停車響應(yīng)階段時間開銷對比

    如圖5和圖6所示,相對于文獻(xiàn)[6,7]方案而言,由于本文方案結(jié)合了霧計算技術(shù)和布隆過濾器技術(shù)的優(yōu)勢,因此在霧節(jié)點匹配階段的時間開銷和停車總時間開銷更小,效率更高。

    Figure 5 Time cost comparison in fog node matching phase 圖5 霧節(jié)點匹配階段時間開銷對比

    Figure 6 Comparison of the total parking time cost圖6 停車總時間開銷對比

    7 結(jié)束語

    本文提出了基于霧計算面向停車服務(wù)的隱私保護(hù)方案。該方案在保護(hù)司機(jī)和停車位擁有者身份和位置隱私的同時,司機(jī)通過霧節(jié)點實時查詢周邊的空閑停車位,并與停車位擁有者進(jìn)行溝通,確定具體停車位置、時間和價格,方便停車位擁有者將私有停車位進(jìn)行出租,解決了公共停車位供應(yīng)不足的問題;停車結(jié)束后,司機(jī)使用電子錢包實現(xiàn)匿名支付,利用云服務(wù)器存儲停車記錄確保數(shù)據(jù)的可審核性。安全性分析和仿真結(jié)果表明,本文方案在滿足安全性和隱私性的情況下,時間開銷較低。

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