[发明专利]基于群体感知层的车联网隐私保护方法及车联网构架

权利要求书

1.一种基于群体感知层的车联网隐私保护方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、目标车辆在某段时间内的行驶轨迹上采集感知数据；

A1、目标车辆在时间T＝{t₁,t₂,…,t_n}内的行驶轨迹为L＝{l₁,l₂,…,l_n}，定义目标车辆的敏感位置为S＝{s₁,s₂,…s_i…,s_m}，其中s_i∈L,m＜n；

A2、目标车辆通过群体感知层采集T时间内目标车辆的感知数据D＝{d₁,d₂,…,d_n}；

A3、设定位置隐私度，当攻击者猜测出目标车辆的敏感位置的先验概率和后验概率之差在范围ε内，目标车辆位置满足隐私度；

S2、调用群生成函数，生成两个位置相应的匿名群；

B1、在目标车辆处于位置l时感知数据d得出群半径R；

B2、确定初始匿名群G范围，其以目标车辆位置l为中心，R为半径；

B3、判断群G(l,R)内包含车辆的数量u，若u＜k，则通过将半径设定为R'＝σ₁×R,其中k为K匿名方案中的设定用户值，σ₁为半径R增长因子；

B4、计算群G(l,R')信息损失，如果不满足信息损失要求，将群G(l,R')向大密度方向平移r得到群G(l+r,R')，其中r＜R；

B5、计算群G(l+r,R')的信息损失，如果不满足信息损失要求，修改平移距离r'＝r×σ₂，得到群G'(l+r',R')，其中r'＜R，σ₂为平移r的增长因子；

S3、针对生成的匿名群，调用位置抑制函数保护位置信息；调用身份管理函数保护身份信息；

位置抑制的方法包括以下步骤：

C1、判断G_i的均方差，若其SD_u＝SD-CV_u，则不进行位置抑制，若SD_u＜SD-CV_u，则进行位置抑制；

C2、判断l_i是否为交叉路口，若属于交叉路口，则设定初始抑制概率p_i＝1，计算信息损失度IL，如果IL＝0，则得到抑制概率p_i＝1；如果存在信息损失，则循环修改p_i＝p_i/2，直至满足隐私度ε，且不存在信息损失，得到抑制概率；

C3、判断l_i是否为交叉路口，若不属于交叉路口，则设定初始抑制概率p_i＝0，计算后验概率f{L|Tr}，如果满足ε，则得到抑制概率p_i＝0；如果不满足ε，则循环修改p_i＝p_i+0.1，直至满足隐私度ε，且不存在信息损失，得到抑制概率；

C4、通过抑制概率对位置感知数据进行隐私保护；

身份管理方法包括以下步骤：

D1、获取目标车辆在连续位置＜l_i,l_i+1＞之间移动时的身份感知数据；

D2、生成以l_i和l_i+1为中心的群G_i和G_i+1；

D3、若(l_i,l_i+1)∈(G_i∩G_i+1)，将目标车辆与相遇车辆互换身份PID；

D4、若为目标车辆生成新的身份PID；

S4、目标车辆通过调用身份管理函数得到的PID发送感知数据。