[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

摘要

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。

主权项

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si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。