[发明专利]车载自组织网络中基于差分隐私的位置隐私保护方法

权利要求书

1.一种车载自组织网中车辆位置隐私保护方法，其特征在于，包括三个参与对象，即位置服务器、路边单元RSU、以及位于RSU信号覆盖范围内的多个车辆，所述车辆位置隐私保护方法包括以下步骤：

初始化阶段：车辆进入RSU覆盖范围后初始化自己的位置信息并将自己的ID和位置坐标信息发送给RSU；

替身选取阶段：RSU为服务请求车辆选取一个替身车辆，并且将替身车辆的ID和服务请求车辆的ID在数据库中做一个映射；

位置扰动阶段：RSU对替身车辆的位置信息添加噪声进行位置混淆，获得加噪后的位置；以及

服务请求阶段：RSU根据加噪后的替身位置来请求位置服务器获取服务，请求成功后位置服务器将结果返给RSU，RSU根据之前存储的ID映射将结果发送给服务请求车辆，

其中，所述替身选取阶段使用满足差分隐私的指数机制作为替身选取机制，所述替身选取阶段包括以下步骤：

(2.1)构造位置集：若车辆i在t时刻发出位置服务请求，RSU分别将区域内除i外的车辆位置以及RSU的位置纳入初始位置集set，再将包括服务请求车辆i位置在内的所有车辆位置点以及RSU位置点纳入新位置集set’，这两个位置集形成邻近数据集(只相差一条数据的数据集)，此时两个位置集中的车辆都叫做位置集中的车辆；

(2.2)选取目标点位置：用线段中心点计算公式计算set集合的中心位置σ，作为原效用目标位置点σ₁，将服务请求车辆s_i的位置作为目标位置σ₂；以及

(2.3)选取替身：将两个位置集中车辆的位置点s_i到目标点位置σ₁的距离D_i(s_i,σ₁)和到服务请求车辆σ₂的距离D′_i(s_i,σ₂)分别计算出，使用差分隐私指数机制的随机算法M来随机选取替身，其中，位置集中的任意一个位置点被算法M选出作为替身的概率与成正比，其中，指数机制的效用函数u用位置点到目标位置点的距离的相反数来表示，指数机制的敏感度Δu为Max|D_i-D′_i|，ε为隐私预算。

2.根据权利要求1所述的车载自组织网中车辆位置隐私保护方法，其特征在于，所述位置扰动阶段包括以下步骤：将替身车辆i的位置节点的坐标s′_i＝s_i+r_i加上适当的随机噪声r_i再发布出去，所述噪声r_i为满足拉普拉斯分布的噪声r_i。

3.根据权利要求1所述的车载自组织网中车辆位置隐私保护方法，其特征在于，RSU根据加噪后的位置判定是否超出了RSU的覆盖范围，其中该覆盖范围由边界点R₁和R₂表示；若是，则判断R₁和R₂二者中离所述加噪后的位置点最近的一个点，并用该位置点作为加噪后的替身位置，若否，则将加噪后的位置作为加噪后的替身位置。