MeshCloak：一种基于地图的个性化位置隐私方法
密码学与安全
2017-09-13 v1
摘要
由于基于位置的服务（LBS）可能向攻击者暴露用户位置，移动服务中的位置隐私保护近期受到显著关注。现有混淆方案的一个问题在于，当攻击者利用街道地图进行攻击时，位置漏洞可能被暴露。尽管真实与合成轨迹均基于真实街道地图，多数先前混淆方案假设自由空间移动来定义用户间距离，导致隐私模型与用户移动不匹配。本文提出 MeshCloak，一种新颖的基于地图的个性化位置隐私模型，其完全在基于地图的设置下构建，并以最小性能开销抵抗推断攻击。MeshCloak 的关键思想是通过预计算距离矩阵并应用四叉树搜索，基于查询间相互覆盖关系快速构建稀疏约束图。MeshCloak 还考虑了真实速度分布与查询频率。我们在五张真实地图上通过一组精心设计的实验评估了所提方案的效率与有效性。
引用
@article{arxiv.1709.03642,
title = {MeshCloak: A Map-Based Approach for Personalized Location Privacy},
author = {Hiep H. Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.03642},
year = {2017}
}