[发明专利]一种基于缓存和位置预测机制的轨迹隐私保护方法

说明书

本发明公开了一种基于缓存和位置预测机制的轨迹隐私保护方法，该方法分别在客户端和匿名器使用多级缓存机制，缓存用户查询得到的候选结果集，供用户连续LBS查询中的后续查询点或其它用户使用，以减少用户与LSP之间的交互，降低用户信息暴露给LSP的风险。同时通过基于Markov的移动位置预测方法，结合数据时效性、用户查询概率形成匿名域，在提高缓存命中率的同时也提高了用户的轨迹隐私，并减轻LBS服务器的查询开销。

技术领域

本发明属于计算机科学与技术领域，特别涉及一种基于缓存和位置预测机制的轨迹隐私保护方法。

背景技术

目前，基于位置服务(Location Based Service,LBS)已广泛应用于军事、商业和民生等领域。用户通过LBS可以获得当前位置附近的兴趣点(Points of Interests,POIs)，如最近的影院、医院和餐馆等。根据用户连续的LBS查询，攻击者可能分析出特定用户轨迹的敏感信息，如家庭住址、生活习惯和健康状况等行为特征。苹果手机引发的“隐私门”风波，就是通过LBS泄露用户的隐私。因此，LBS中的轨迹隐私保护已成为急需解决的问题。

在连续LBS查询中，学者已提出一些轨迹隐私保护方法，主要分为两类结构：点对点和基于可信第三方(Trusted Third Party,TTP)的中心服务器结构。在点对点结构中，用户发送的查询需要进行匿名或变换处理，对终端将会产生较大开销。在基于TTP中心服务器结构中，引入一个可信匿名器作为移动用户和位置服务提供商(Location ServiceProvider,LSP)之间的中间体，它负责对用户的查询进行泛化处理，形成一个包括K个用户的匿名域。但在该结构中，用户每次查询得到精确结果后，往往将获得的候选结果集丢弃。即使不同用户对相同范围和兴趣点的查询，用户也要向LSP进行重复查询，这将会提高用户信息暴露给LSP的风险，也会增加LBS服务器的开销。虽然LBS查询过程中使用了一些隐私保护技术，但这些方法给用户提供了有限的隐私保护。

发明内容

针对可信第三方服务器结构存在的局限性，本发明提出一种基于缓存和位置预测机制(Cache and Location Prediction Mechanism,CLPM)的轨迹隐私保护方法。该方法分别在客户端和匿名器使用多级缓存机制，缓存用户查询得到的候选结果集，供用户连续LBS查询中的后续查询点或其它用户使用，以减少用户与LSP之间的交互，降低用户信息暴露给LSP的风险。

一种基于缓存和位置预测机制的轨迹隐私保护方法，包括以下步骤：

步骤1：依据查询请求对请求客户端所在区域进行网格划分，划分成m×m个大小相等的网格单元，构建网格结构Grid_structure((x₁,y₁),(x₂,y₂),m)，并对网格结构中每个网格单元进行唯一标识；

其中，(x₁,y₁)和(x₂,y₂)分别表示请求客户端所在区域的左下角坐标和右上角坐标；

步骤2：基于请求客户端发出查询请求时的实时位置和查询半径，获取查询半径范围所覆盖的所有网格单元标识；

步骤3：与相邻客户端进行通信，依次在自身客户端和相邻客户端的缓存中查询是否存在步骤2中所述的网格单元标识：

若存在，则依据对应网格单元标识，在客户端缓存中查找请求兴趣点，若找到与查询请求匹配的兴趣点，则发给请求客户端，结束本次查询请求若不存在，则进入步骤4；

每个客户端的缓存中存有与各自发出的查询请求匹配的兴趣点和兴趣点所在的网格单元标识；

步骤4：使用匿名器公钥对请求消息进行加密后，发送给匿名器；