[发明专利]一种面向车联网隐私保护研究的仿真实验平台

说明书

本发明公开了一种面向车联网隐私保护研究的仿真实验平台，该平台包括合成交通数据集、SUMO车辆移动仿真器、车辆通信仿真模块、隐私保护算法模块和交通状态可视化模块。合成交通数据集由真实交通数据、车辆仿真数据和路网结构数据组成，提供道路和车辆信息；SUMO车辆移动仿真器用于模拟微观车辆的移动，包括车辆跟随和变道模型，并为每台车辆设置独立的行驶路线；车辆通信仿真模块用于模拟车辆间收发信标信号和车辆与服务中心交互的通信过程；隐私保护算法模块通过实现典型的隐私保护算法，对车辆ID、位置、速度等敏感信息进行保护；交通状态可视化模块用于显示隐私保护前后的交通状态，进而显示隐私保护对交通的影响。

技术领域

本发明涉及车联网技术通信与安全领域，尤其针对车-车、车-云通信中车辆ID、位置、速度等敏感信息的隐私保护及实验平台的搭建。

背景技术

近年来，车联网技术在物联网和新一代通信技术的发展下得到了极大的推动。车联网将“人、车、路、云”有机地联系在一起，不仅可以获取比单台车辆更多的感知信息，增强安全驾驶，促进自动驾驶的创新和应用；还有利于构建智能交通体系，对提高交通效率、改善驾乘感受、节能减排等有重要意义。

车联网技术在为用户及车辆提供极大便捷的同时，也给用户的隐私造成了一定的威胁。周边车辆利用车-车通信可以获取到当前车辆的身份、位置、速度等信息；服务中心通过车-云通信可以收集到用户的目的地搜索查询、车辆导航路径及GPS坐标等敏感信息。位置或移动轨迹的暴露可能会导致个人的身份信息、兴趣爱好、健康状况等隐私信息的泄露。比如通过对行驶轨迹的分析，攻击者或恶意的第三方不仅能发现用户当前位置、历史访问位置，还可以分析出其家庭住址、工作地点，甚至可以分析出用户的行为模式、生活习惯等私密信息。

当前国内外围绕车联网中的隐私保护、数据安全出台了相关的法律政策。2015年，欧盟第七框架计划资助的PRESERVE项目，为车辆和路侧设施提出了抽象安全架构，将安全和隐私策略作为安全功能的一个重要方面。2017年8月，英国政府发布《智能网联汽车网络安全关键原则》，包括数据安全等在内的8个大方面关键原则，共29个细则。2017年9月，我国工业和信息部、国家标准化管理委员会出台的《国家车联网产业标准体系建设指南(信息通信)》将数据安全标准作为重要部分，包括数据安全及用户个人信息保护。由此可见，针对车联网中隐私保护和数据安全的研究显得十分重要。

由于车联网技术尚未在汽车中普及和推广，难以从实际车辆的角度开展隐私保护的研究，也无法进行大规模的数据安全分析及实验验证。因此，搭建一种面向隐私保护研究的车联网仿真实验平台就显得尤为重要，一方面能够模拟车辆移动和网络通信，另一方面能够为隐私保护研究提供算法实现框架。现有的主流车联网仿真软件包括Veins、iTETRIS、VSimRTI等开源软件平台，旨在体现车联网的功能和技术特点，但是缺少对隐私保护研究的支撑。现有的针对车联网隐私保护的相关研究则一般存在以下问题：

(1)缺乏大规模的仿真实验验证，通常只是对实现算法的性能验证，无法证明其能够推广到实际的车辆和交通中；

(2)交通的不确定性导致其难以建模，从理论层面无法直接分析隐私保护算法对交通流及其数据融合的影响，以及不同的路网结构或交通流量对隐私保护效果的影响；

(3)缺乏从实验角度对隐私保护算法的改进和提升，比如从实验的角度分析何种假名切换能够提供最佳的隐私保护效果。

因此，针对隐私保护研究的车联网仿真实验平台研究仍处于初级阶段，有必要搭建相应的实验平台、设计隐私保护算法模块，在该模块中提供典型隐私保护算法的封装函数和基本调用函数，实现针对于车辆ID或位置的典型隐私保护算法，在平台中对算法进行实验测试，对车联网中的隐私保护和数据安全有更加直观的了解和清楚的认识。

发明内容

本发明的目的在于针对车联网场景下车-车、车-云通信中大规模隐私保护研究的欠缺，设计并搭建一种用于隐私保护研究的仿真实验平台。