时间相关性下基于差分隐私的个性化轨迹保护
密码学与安全
2024-01-23 v1
摘要
车载自组织网络(VANETs)中的基于位置的服务(LBSs)为用户提供了诸多便利。然而,LBSs 的广泛使用引发了用户轨迹隐私的担忧,因为攻击者可以利用不同位置之间的时间相关性来提取个人信息。此外,用户根据时间和位置的不同有不同的隐私要求。为了解决这些问题,本文提出了一种个性化轨迹隐私保护机制(PTPPM)。该机制首先利用轨迹位置之间的时间相关性来确定每个时刻的可能位置集。我们通过采用基于 Hilbert 曲线的最小距离搜索算法为每个位置识别出一个保护位置集(PLS)。该方法结合了地理不可区分性和失真隐私的互补特征。我们提出了一种用于位置扰动的新型 Permute-and-Flip 机制,将其在数据发布隐私保护中的初始应用映射为位置扰动机制。该机制生成具有较小扰动距离的虚假位置,同时改善了隐私与服务质量(QoS)之间的平衡。仿真结果表明,我们的机制在满足用户 QoS 要求的同时,通过提供增强的隐私保护而优于基准方法。
引用
@article{arxiv.2401.11225,
title = {Protecting Personalized Trajectory with Differential Privacy under Temporal Correlations},
author = {Mingge Cao and Haopeng Zhu and Minghui Min and Yulu Li and Shiyin Li and Hongliang Zhang and Zhu Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.11225},
year = {2024}
}