保障基于位置服务中的隐私：一种基于模型的方法
密码学与安全
2020-02-25 v1
摘要
近年来，配备 GPS 与通信芯片的移动设备广泛普及，导致基于位置的服务（LBS）的使用日益增长，其中用户依据其当前位置接收服务。然而，用户位置的披露会引发关于用户隐私（尤其是位置隐私）的严重担忧，这促使了各种位置隐私保护机制的发展，旨在使用 LBS 应用时增强位置隐私。本文中，我们提议将用户移动模式与 LBS 的效用建模为马尔可夫决策过程（MDP），并受概率当前状态不透明性符号启发，引入一种新的位置隐私度量，即 privacy，其量化对手对用户当前位置的信念。我们利用该动态模型设计了一种 LPPM，在确保服务效用被充分利用的同时，独立于对手关于用户的先验知识，能够保证在无限时间范围内实现用户指定的隐私级别。整体隐私保护框架，包括将用户移动模型构建为 MDP 以及所提 LPPM 的设计，均通过真实世界实验数据进行了展示与验证。
引用
@article{arxiv.2002.10055,
title = {Ensuring Privacy in Location-Based Services: A Model-based Approach},
author = {Alireza Partovi and Wei Zheng and Taeho Jung and Hai Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.10055},
year = {2020}
}