随着车联网的快速发展,用户享受车联网提供的位置服务(location-based services,LBSs)时,位置隐私泄漏是一个关键安全问题.针对车载网络中位置服务隐私泄露问题,提出了一种基于差分隐私的个性化位置隐私保护方案,在保护用户隐私的前提下...随着车联网的快速发展,用户享受车联网提供的位置服务(location-based services,LBSs)时,位置隐私泄漏是一个关键安全问题.针对车载网络中位置服务隐私泄露问题,提出了一种基于差分隐私的个性化位置隐私保护方案,在保护用户隐私的前提下,满足用户个性化隐私需求.首先,定义归一化的决策矩阵,描述导航推荐路线的效率和隐私效果;然后,引入多属性理论,建立效用模型,将用户的隐私偏好整合到该模型中,为用户选择效益最佳的驾驶路线;最后,考虑到用户的隐私偏好需求,以距离占比为衡量指标,为用户分配合适的隐私预算,并确定虚假位置的生成范围,以生成效用最高的服务请求位置.基于真实数据集,通过仿真实验,将所提方案与现有方案进行对比,实验结果表明:所提出的个性化位置隐私保护方案在合理保护用户隐私的情况下,能够满足用户的服务需求,以提供更高的服务质量(quality of service,QoS).展开更多
文摘随着车联网的快速发展,用户享受车联网提供的位置服务(location-based services,LBSs)时,位置隐私泄漏是一个关键安全问题.针对车载网络中位置服务隐私泄露问题,提出了一种基于差分隐私的个性化位置隐私保护方案,在保护用户隐私的前提下,满足用户个性化隐私需求.首先,定义归一化的决策矩阵,描述导航推荐路线的效率和隐私效果;然后,引入多属性理论,建立效用模型,将用户的隐私偏好整合到该模型中,为用户选择效益最佳的驾驶路线;最后,考虑到用户的隐私偏好需求,以距离占比为衡量指标,为用户分配合适的隐私预算,并确定虚假位置的生成范围,以生成效用最高的服务请求位置.基于真实数据集,通过仿真实验,将所提方案与现有方案进行对比,实验结果表明:所提出的个性化位置隐私保护方案在合理保护用户隐私的情况下,能够满足用户的服务需求,以提供更高的服务质量(quality of service,QoS).
