PrivAR：面向基于位置的增强现实应用的实时隐私保护
密码学与安全
2025-08-05 v1
摘要
基于位置的增强现实 (LB-AR) 应用（例如《口袋妖怪》）流式传输亚秒级 GPS 更新，以提供响应灵敏且沉浸式的用户体验。然而，这种高频位置报告引入了严重的隐私风险。LB-AR 的隐私保护比传统基于位置的服务 (LBS) 更具挑战性，因为其要求在保持低延迟和高服务质量 (QoS) 的同时，对位置进行强大的 per-location 和轨迹级别隐私保护。现有方法未能满足这些组合需求。为填补这一空白，我们提出 PrivAR，即首个针对实时 LB-AR 的客户端侧隐私框架。PrivAR 引入两种轻量级机制：(i) 平面阶梯机制 (PSM)，其设计阶梯形分布以生成带有强 per-location 隐私和低预期误差的噪声位置；(ii) 基于 PSM 的阈值报告 (TR-PSM)，一种选择性方案仅在位移超过私有阈值时释放噪声位置更新，实现许对一映射以增强轨迹级别隐私，同时保持高 QoS。我们提供理论分析、针对两个公共数据集和我们自有的 GeoTrace 数据集的大量实验，并在一种类似《口袋妖怪》Go 的原型上验证了 PrivAR。结果表明，PrivAR 在 QoS（游戏得分）提升了最高可达 50%，同时将攻击者误差提高 1.8 倍，仅增加 0.06 毫秒的运行时开销。
引用
@article{arxiv.2508.02551,
title = {PrivAR: Real-Time Privacy Protection for Location-Based Augmented Reality Applications},
author = {Shafizur Rahman Seeam and Ye Zheng and Zhengxiong Li and Yidan Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.02551},
year = {2025}
}