面向无人驾驶出租车数字取证的轻量级隐私保护数据提供
密码学与安全
2024-09-24 v1
摘要
数据提供，即数据上传和数据访问，是车载数字取证中的一个关键阶段。无人驾驶出租车的独特特征给这一阶段带来了新问题：1）在多个数据提供者上传数据时高效验证数据完整性；2）数据上传过程中的DP隐私保护；以及3）在复杂数据所有权下访问数据时，数据与调查员的隐私保护。为此，我们提出了一种新颖的轻量级隐私保护数据提供方法，包含三个机制：1）基于椭圆曲线密码学的隐私友好批量验证机制；2）基于密文策略属性基加密的数据访问控制机制；以及3）基于秘密共享的去中心化IN授权签发机制。数据提供的隐私保护通过以下方式实现：1）通过PBVm确保数据上传请求的位置隐私和不可链接性，从而保护DP隐私；2）通过DACm和DIWIm确保数据隐私保护；3）在不牺牲可追溯性的前提下，确保IN在数据访问请求的匿名性和不可链接性方面的身份隐私。数据提供的轻量级通过以下方式实现：1）通过PBVm确保数据完整性的可扩展验证；2）确保DIWIm相关的低开销授权更新。我们进行了安全分析和性能评估，以验证LPDP的安全性和性能特征。
引用
@article{arxiv.2409.14039,
title = {Towards Lightweight and Privacy-preserving Data Provision in Digital Forensics for Driverless Taxi},
author = {Yanwei Gong and Xiaolin Chang and Jelena Mišić and Vojislav B. Mišić and Junchao Fan and Kaiwen Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.14039},
year = {2024}
}