针对 pRide 的司机位置 harvesting 攻击
密码学与安全
2023-01-05 v3
摘要
网约车服务（RHS）中的隐私保护旨在保护司机与乘客的隐私。pRide 发表于 IEEE Trans. Vehicular Technology 2021，是一种基于预测的隐私保护 RHS 协议，用于将乘客与最优司机进行匹配。在该协议中，服务提供商（SP）以同态方式计算司机与乘客加密位置之间的欧氏距离。乘客利用解密后的距离并辅以新行程出现预测，选出最优司机。为提高司机选择的有效性，该文提出了一种增强版本，其中每位司机给出其网格各角点的加密距离。为防止乘客利用这些距离发起推理攻击，SP 在将这些距离共享给乘客之前先对其进行盲化。在本工作中，我们提出一种被动攻击：一个诚实但好奇的敌手乘客发出单次乘车请求并从 SP 处接收盲化距离后，可恢复用于盲化距离的常数。利用去盲化后的距离、乘客到司机的距离以及 Google Nearest Road API，该敌手可获取响应司机的精确位置。我们在四个不同城市以随机道路司机位置进行实验。实验表明，我们可确定参与增强版 pRide 协议的至少 80% 司机的精确位置。
引用
@article{arxiv.2210.13263,
title = {Driver Locations Harvesting Attack on pRide},
author = {Shyam Murthy and Srinivas Vivek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.13263},
year = {2023}
}