[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

说明书

本发明公开了一种车载自组织网络中基于差分隐私的位置隐私保护方法，包括位置服务器、路边单元RSU、以及多个车辆，该方法包括以下步骤：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；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；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，请求成功后将结果返给服务请求车辆。本发明所提出的基于差分隐私技术的替身方法实现了请求者的位置不可追踪性，位置加噪混淆方法使得替身的位置隐私不被泄露出去。

技术领域

本发明涉及网络与信息安全技术领域，具体涉及车载自组织网络中位置隐私保护方法。

背景技术

车载自组织网络(VANET，vehice ad hoc network)是一种在交通领域有着广泛应用的移动自组织网络，它支持动态、随机、多跳拓扑机构。车辆自组织网络通信范围内的车辆可以自组织地连接成一个移动的网络，相互交换各自的车速、位置等信息来获取路况信息和其他车辆的行车信息，还可以通过路边单元(RSU，Road-Side Unit)向服务器提高一些请求来获取一些增值服务，从而解决交通安全和交通便利的问题，提高行车服务质量。

因此车辆自组织网络的通信分为2个部分：车与车(V2V，Vehicle to Vehicle)通信和车与基础设施(V2I，vehicle to infrastructure)通信。

然而在车辆自组织网络中，车辆的信息、驾驶人员的信息是捆绑在一起的，驾驶人员在享受基于位置的服务的过程中，有着强烈的隐私保护需求---不想把自己的身份隐私以及在线或者将来的位置给泄露出去。并且，很多的驾驶人员是不能接收在服务的同时遭受到个人隐私的泄漏。因此，在推广车载自组织网络应用服务时必须解决好车辆使用者的位置隐私保护位置。

近几年来，车载自组织网络中位置隐私保护出现了很多模型，这些模型中应用最多的为K-匿名保护模型。然而该模型不仅会导致数据库存储压力增大而且会在车辆稀疏路段无法确保车辆的位置隐私安全，对于背景知识攻击的防御性也很低。

K-匿名保护模型需要至少存在K-1条与需要保护的位置相似的额外位置，即确保攻击者在获取目标位置的概率不会高于隐私保护需求的阈值。但是如果发布的K个位置相似度过高，同样会存在位置隐私泄露的风险。

并且敌手还可以通过预先知道的背景知识与所泄露的位置隐私相结合，便可以获取驾驶人员的身份信息以及即将要去的位置等重要信息，这对于隐私保护要求比较高的用户来说有很大的威胁。

发明内容

本发明的目的在于提供一种车载自组织网络中基于差分隐私的位置隐私保护方法，以基于差分隐私技术来保护位置服务请求者当前位置以及后续运动轨迹。

为此，本发明提供了一种车载自组织网中车辆位置隐私保护方法，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。

相对于现有技术中的方案，本发明具有以下优点：