[发明专利]一种车联网场景下的车辆轨迹隐私保护方法

说明书

本发明公开一种车联网场景下车辆轨迹隐私保护方法，利用基站和路边智能计算单元将车辆广播的基础消息传输到云端处理中心，通过车流和车辆位置隐私保护需求动态的构建假名混淆区域，然后根据车辆的位置、速度、加速度以及转向角等信息判断车辆的相似度，将相似度接近的车辆分为同一个车辆小组，并结合群签名思想，让在混淆区域内行使的车辆形成不同的分组，提供假名空窗期，让车辆有足够的时间和机会去完成假名变换。

技术领域

本发明属于车辆轨迹隐私保护方法，尤其涉及一种城市道路中的车辆轨迹隐 私保护方法。

背景技术

随着无线通信技术的发展和人们日益生活的需要，以车联网技术为核心的新 型的智能交通越来越饱受关注，而其中的位置隐私安全问题尤为重要。在车联网 环境当中，为了提高交通效率并且保证道路安全，车辆需要高频率的周期性广播 包含车辆标识、位置、速度、加速度以及转向角的基础安全消息。

为了保护车辆隐私，学术界和工业界将假名技术作为车联网基础认证和匿名 方案，利用假名改变方法保护车辆的轨迹隐私。假名本质上是一对公私钥，用以 替代车辆的真实身份标识并完成对非基础消息的加密。通过假名变换能够将完整 的车辆轨迹分割并且迷惑攻击者，加大攻击者获取轨迹隐私的难度。然而，简单 的假名变换依然无法保证车辆轨迹隐私，攻击者仍能通过车辆的时空信息预测车 辆位置，链接新旧假名，完成车辆的轨迹隐私窃取。目前，用于保护车辆轨迹隐 私的方案主要分为两大类：基于动态上下文混淆的假名变换方案和基于混淆区域 的假名混淆方案。

基于动态上下文混淆的假名变换方案是让车辆在行使过程当中找到合适的 时机或者合适的邻居车辆同时发起假名变化，以混淆攻击者。这种方案不需要其 他非车辆设施的参与，造成的通信开销相对较小，但是一些结合路侧信息的假名 链接算法和用于自动驾驶中的车辆位置预测类算法能够精准的预测车辆位置，映 射新旧假名。基于混淆区域的方案在道路中设置一些静态的混淆区域，利用路边 智能计算单元对进入混淆区域内的车辆通信进行加密并完成假名变换，或者发布 虚拟的基础安全消息模拟车辆以混淆攻击者。这种方案能够有效应对攻击者，但 是会造成额外的通信开销和计算开销，并且静态混淆区域的大小、形状、车流模 式以及车辆的到达率都会影响这种方案的效果。因此，如何设计一种合理且有效 的假名变换方案仍然是目前亟待解决的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种车联网场景下的车辆轨迹隐私保护方 案，通过车流量和车辆位置隐私安全需求动态的构建假名混淆区域，在混淆区域 划分不同的车辆小组，结合群签名思想提供假名空窗期，在组内完成假名变换以 混淆攻击者，能够形成不同大小和形状的混淆区域，减小车流模式、车辆到达率 对保护效果造成的影响。

为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：

一种车联网场景下车辆轨迹隐私保护方法，包括车辆自组网、路边智能计算 单元、基站和云端处理中心协同配合，基站和路边智能计算单元将车辆广播的基 础消息收集并传输给云端处理中心，云端处理中心经过计算，将具体的分组信息 下发给车辆。包括以下步骤：

步骤1、路边智能计算单元和基站收集车辆广播的基础安全消息并将其转发 给云处理中心。

步骤2、云端处理中心收到车辆的基础安全消息后，对数据进行存储并周期 性的检查车流量变换情况，若车流量变化达到阈值则转向步骤3。

步骤3、以车辆的位置为基础，通过基于密度峰值的快速聚类方法对车辆进 行聚类，得到当前的车流分布区域。当计算出车流分布之后，根据车辆的安全需 求动态构建混淆区域。

步骤4、对每一个预备混淆区域，计算具体的混淆区域边界。计算完成后唤 醒步骤5进行车辆小组划分，并且循环步骤2检查是否需要重新构建混淆区域。

步骤5、检查是否存在步骤4构建的混淆区域，如果存在则转向步骤6，如 果不存在则等待步骤4。