基于加密排序的服务器端指纹室内定位
密码学与安全
2020-08-27 v1
摘要
GPS 信号作为导航的主要来源，在室内环境中无法发挥作用。因此，基于指纹的方法，Wi-Fi 接入点开始越来越多地被用于建筑物内部的定位与跟踪。然而，此类方法引发了若干关于用户隐私的担忧。恶意人员仅需分析用户的无线信号，便可确定客户端的日常习惯与活动。尽管已有努力将隐私保护融入现有的基于指纹的方法中，但它们受限于所采用的同态加密方案的特性。在本文中，我们提出利用另一种同态算法，即 DGK，及其独特的加密排序能力来提升这些方法的性能，从而将大部分计算推至服务器端。我们开发了一款 Android 应用，并在哥伦比亚大学的一栋宿舍楼内测试了该系统。结果表明，与现有系统相比，客户端可实现更大的节能，且在具备更强大的服务器计算能力时，DGK 是一个可行的选择。
引用
@article{arxiv.2008.11612,
title = {Server-side Fingerprint-Based Indoor Localization Using Encrypted Sorting},
author = {Andrew Quijano and Kemal Akkaya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.11612},
year = {2020}
}
备注
This paper was presented in the IEEE MASS REU workshop, 2019, Monterrey, CA