隨培杰 李洪濤

摘要：雖然移動(dòng)人群感知（MCS）是一種有效的城市數(shù)據(jù)感知與獲取技術(shù)．但它也給參與者帶來(lái)了彈道隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。具有相關(guān)知識(shí)背景的攻擊者可以掌握用戶的私人敏感信息，如家庭／工作地址、行為習(xí)慣和社會(huì)關(guān)系等。任何不恰當(dāng)?shù)膹椀罃?shù)據(jù)發(fā)布都將對(duì)用戶產(chǎn)生巨大的影響。因此，亟須一種保護(hù)隱私的彈道數(shù)據(jù)發(fā)布方案。目前，已有相關(guān)的方法和研究出現(xiàn)，如數(shù)據(jù)擾動(dòng)（差分隱私）、偽數(shù)據(jù)生成（軌跡填充）、數(shù)據(jù)修改（軌跡合并、路段抑制）等，但它們都存在數(shù)據(jù)不真實(shí)或不完整的問(wèn)題。為解決上述問(wèn)題，文章提出一種新穎、個(gè)性化的路段賓時(shí)報(bào)道方法。

關(guān)鍵詞：移動(dòng)公眾感知；彈道隱私；差分隱私；彈道相似性差異；推斷成功率

中圖法分類號(hào)：TP309 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

１ 引言

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，智能設(shè)備不僅大幅提高了計(jì)算、存儲(chǔ)和通信能力，而且集成了大量的無(wú)線傳感器，使得其能夠取代傳統(tǒng)的傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集工作。群智感知網(wǎng)通過(guò)移動(dòng)設(shè)備完成數(shù)據(jù)采集，其已成為一種新興的數(shù)據(jù)采集方法。移動(dòng)人群傳感（ＭＣＳ）是一種有效的城市數(shù)據(jù)感知和采集網(wǎng)絡(luò)，其在城市噪聲、室外大規(guī)模無(wú)線信號(hào)、智能交通數(shù)據(jù)采集等方面應(yīng)用廣泛。然而，其通常要求參與的用戶在數(shù)據(jù)采樣期間報(bào)告位置信息［１］ 。由于大部分人的生活軌跡都有一定的規(guī)律或模式，而且用戶的時(shí)空信息具有特殊的地標(biāo)性，因此在群體智能感知網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用中，用戶隱私保護(hù)是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)。如何解決群體情報(bào)感知網(wǎng)絡(luò)中用戶的隱私安全問(wèn)題，對(duì)群體情報(bào)感知網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展具有重要影響。

２ 軌道隱私保護(hù)技術(shù)的分類

（１）基于廣義的軌跡隱私保護(hù)技術(shù)具有Ｋ 匿名性及擴(kuò)展性。其基本思想是將軌跡中的點(diǎn)擴(kuò)展為相應(yīng)的人臉（匿名區(qū)域），以降低攻擊者識(shí)別用戶的概率。

（２）基于抑制方法的彈道隱私保護(hù)技術(shù)的基本思想是限制敏感位置的釋放或轉(zhuǎn)換后的釋放，可以有效防止攻擊者通過(guò)相關(guān)性推斷出用戶的彈道。

（３）基于虛假數(shù)據(jù)的彈道隱私保護(hù)技術(shù)的基本思想是在真實(shí)彈道中加入一個(gè)虛假?gòu)椀?，或者使用一個(gè)合成彈道來(lái)替代原來(lái)的彈道，以達(dá)到混淆的目的。

表１ 列舉了４ 種保障私隱技術(shù)，并對(duì)其進(jìn)行比較。

由表１ 可以看出，雖然前３ 種方法都具有一定的效果，并提出了許多改進(jìn)措施，但這些方法都容易受到有相關(guān)知識(shí)背景攻擊者的攻擊，無(wú)法為用戶提供足夠的隱私保護(hù)，而且在一定程度上具有模糊性。在軌跡保護(hù)中引入差分隱私技術(shù)，既能有效地避免背景信息的泄露，又能有效地保護(hù)用戶的隱私。一方面，隱私預(yù)算和噪聲的增加是一個(gè)難以控制與值得探討的問(wèn)題。另一方面，它需要在報(bào)表信息中添加隨機(jī)噪聲，這不可避免地會(huì)影響報(bào)表數(shù)據(jù)的質(zhì)量，因此該方法仍具有一定的缺陷［２］ 。為解決上述問(wèn)題，本文提出了一種全新的解決方案，不僅可以在某些場(chǎng)景下保持?jǐn)?shù)據(jù)的可用性，而且可以達(dá)到保護(hù)隱私的目的。最重要的是，其沒(méi)有數(shù)據(jù)失真或數(shù)據(jù)修改的問(wèn)題。

３ 相關(guān)工作

３．１ 基于ＭＣＳ 的數(shù)據(jù)收集

移動(dòng)人群感知網(wǎng)絡(luò)通常用于大型戶外信號(hào)的采集，包括任務(wù)發(fā)布者、云服務(wù)器、智能設(shè)備和參與者。

任務(wù)發(fā)布者將任務(wù)提交給云服務(wù)器；智能設(shè)備負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采樣并將數(shù)據(jù)上傳到云服務(wù)器，報(bào)告的數(shù)據(jù)通常包括許多關(guān)于參與用戶的信息（如位置）；云服務(wù)器負(fù)責(zé)收集參與用戶的招募和數(shù)據(jù)聚合。由于ＭＣＳ 的數(shù)據(jù)收集模式通常用于收集大規(guī)模的戶外信息，因此這些信息與用戶的位置和彈道具有相關(guān)性。在ＭＣＳ 數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，單個(gè)位置信息的泄露等同于整體路徑的泄露。為了在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中保護(hù)參與者軌跡的隱私，本文通過(guò)報(bào)告路線圖中的路段進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣和收集。典型的ＭＣＳ 系統(tǒng)架構(gòu)如圖１ 所示。

典型的ＭＣＳ 系統(tǒng)架構(gòu)工作流程如下。

（１）群體智能感知平臺(tái)發(fā)布各種群體智能感知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的多種感知任務(wù)，參與用戶通過(guò)移動(dòng)智能設(shè)備查看和選擇接收感知任務(wù)。

（２）參與用戶根據(jù)收到的感知任務(wù)要求使用移動(dòng)智能設(shè)備來(lái)感知數(shù)據(jù)，并在本地存儲(chǔ)或處理所感知的數(shù)據(jù)。

（ ３） 參與用戶選擇適當(dāng)?shù)臅r(shí)間或根據(jù)任務(wù)的時(shí)間要求將本地存儲(chǔ)的感知數(shù)據(jù)上傳到群體智能感知平臺(tái)。

（ ４）群智感知平臺(tái)中的服務(wù)器收集用戶報(bào)告的感知數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行相關(guān)處理和數(shù)據(jù)分析，并將獲得的統(tǒng)計(jì)結(jié)果發(fā)送給服務(wù)消費(fèi)者，或發(fā)布結(jié)果供服務(wù)消費(fèi)者根據(jù)其需求進(jìn)行查詢。

３．２ 彈道數(shù)據(jù)發(fā)布方法和彈道數(shù)據(jù)發(fā)布系統(tǒng)架構(gòu)

將軌跡釋放方法分為２ 種。第一個(gè)目標(biāo)是發(fā)布一組曲目，將每個(gè)曲目視為一個(gè)記錄。第二個(gè)目標(biāo)是發(fā)布一條軌跡，將軌跡中的每個(gè)位置作為記錄。本文關(guān)注的是第二類彈道數(shù)據(jù)的發(fā)布。本文將第二種軌道釋放方法分為如下２ 種。

（１）位置點(diǎn)的表示方法。

隨著時(shí)間的推移，用戶的軌跡可以表示為一系列位置坐標(biāo)。長(zhǎng)度為｜ Ｔ ｜ 的軌跡Ｔ 是時(shí)間對(duì)列表，Ｔ ＝（ｌ１，ｔ１）→（ｌ２，ｔ２）→… →（ｌ ｜Ｔ ｜，Ｔ ｜Ｔ ｜），（?ｉ，１≤ｉ≤｜Ｔ ｜）ｉ 是由緯度和經(jīng)度坐標(biāo)表示的空間點(diǎn)，ｌｉ∈ｌｉ 是時(shí)間ｔｉ 所有位置的集合。｜Ｔ ｜表示記錄在軌道中位置的數(shù)量。

（ ２）路段表示。

將車輛用戶的軌跡建模為邏輯地圖上的一系列路段。例如，Ｔ ＝｛ｅ１，ｅ２，…，ｅｎ｝，其中Ｔ 是參與者的實(shí)際軌跡，ｅｉ 是路徑的第ｉ 段，ｎ 是軌跡長(zhǎng)度。參與者可以從Ｔ 中選擇一系列ｅｉ 組路段進(jìn)行報(bào)告。未要求報(bào)告路段集合中的相鄰元素必須是連續(xù)軌跡。

４ 威脅模型和假設(shè)

４．１ 威脅模型

假設(shè)攻擊者能夠使用某些地圖軟件獲取當(dāng)前路況，收集用戶的匿名區(qū)域和時(shí)間點(diǎn)，并觀察用戶屬于哪個(gè)位置，但不知道哪個(gè)位置屬于哪個(gè)用戶。由于攻擊者具有一定的學(xué)習(xí)能力，因此可以在ＬＢＳ 中學(xué)習(xí)一些隱私保護(hù)算法。因?yàn)橐恍┏Ｒ?jiàn)的算法是公開(kāi)的，威脅模型基于貝葉斯攻擊，即攻擊者獲得上述知識(shí)并結(jié)合用戶發(fā)布的路段來(lái)預(yù)測(cè)和推斷用戶的真實(shí)軌跡。

４．２ 假設(shè)

在威脅模型中，若沒(méi)有觀察者能夠通過(guò)嗅探通信信道來(lái)推斷用戶敏感信息的威脅，則可以通過(guò)一些現(xiàn)有的安全方案（如安全套接字層、加密、哈希等）來(lái)實(shí)現(xiàn)。該方案的應(yīng)用場(chǎng)景是在城市交通中，如交通密度監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)、城市規(guī)劃等。換言之，就是需要掌握一定的車輛密度，而且軌道區(qū)段不能過(guò)短。實(shí)際上，批量處理路段發(fā)布計(jì)劃不會(huì)只發(fā)送２ 個(gè)或３ 個(gè)路段。

５ 擬議方案

５．１ 存在的問(wèn)題和設(shè)計(jì)目標(biāo)

通過(guò)對(duì)已有算法進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)雖然現(xiàn)有算法改進(jìn)了傳統(tǒng)的噪聲添加，在一定程度上解決了運(yùn)動(dòng)軌跡的失真，確保了一定的趨勢(shì)性和實(shí)用性，但其噪聲仍然逐點(diǎn)添加，隱私預(yù)算也逐漸增加。這并不適用于發(fā)布更多的位置軌跡。同時(shí)，其雖然增加了適當(dāng)?shù)牟蓸泳嚯x和方向，但經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，效果并不理想。例如，某些方案在一定程度上隱藏或修改數(shù)據(jù)，從而影響數(shù)據(jù)的可用性。

５．２ 空投運(yùn)輸車輛的產(chǎn)生

當(dāng)車輛在道路上行駛時(shí)，如果車輛需要在一定時(shí)間段內(nèi)上傳自己的軌跡Ｔ ＝｛ｅ１，ｅ２，…，ｅｎ｝，那么當(dāng)車輛ＶＡ 收集軌跡的每個(gè)部分時(shí)，它將在一定規(guī)則下選擇鄰域。另一車輛ＶＢ 代表其自己部分的車輛，并且對(duì)應(yīng)于ＶＢ 的部分被保存為要釋放的部分。

５．３ 空投運(yùn)輸車輛的選擇

車輛ＶＡ 通過(guò)車聯(lián)網(wǎng)收集一定范圍內(nèi)車輛的位置信息，并將在未來(lái)Ｔ 中滿足軌跡相似差異的車輛作為自己的車輛。位置信息包括位置坐標(biāo)ｘ，ｙ，速度ｖ 和方向ｄ。基于當(dāng)前位置ＬｏｃＡ 計(jì)算時(shí)間Ｔ 之后的預(yù)測(cè)位置ＬｏｃＡｄｅｓ。然后計(jì)算周圍每輛車距ＬｏｃＡｄｅｓ 的距離Ｄｉｓ｛ＬｏｃＡｄｅｓ，ＬｏｃＢ｝。但是不能隨機(jī)選擇一個(gè)路段將其作為發(fā)布路段的候選，因?yàn)楣粽咭颜莆者@樣的保護(hù)方法和地圖信息。

６ 結(jié)束語(yǔ)

隨著車聯(lián)網(wǎng)和各種位置服務(wù)的快速發(fā)展，車輛用戶的位置隱私和軌跡隱私問(wèn)題日益突出。研究表明，大部分人的軌跡在一定程度上都具有一定的規(guī)律或模式，通過(guò)用戶的時(shí)空特征和特殊敏感點(diǎn)，可以更準(zhǔn)確地推斷出用戶的真實(shí)軌跡，從而導(dǎo)致隱私問(wèn)題，因此任何不恰當(dāng)?shù)能壽E數(shù)據(jù)發(fā)布都可能造成用戶隱私泄露。實(shí)際上，該計(jì)劃有許多改進(jìn)之處。比如，需要軌跡發(fā)生偏差的城市的大量信息，如路況、過(guò)往交通歷史，甚至是針對(duì)不同日期、不同時(shí)間段的調(diào)整或考慮設(shè)計(jì)新的規(guī)則來(lái)實(shí)現(xiàn)車輛軌跡保護(hù)。

數(shù)據(jù)收集中心可以根據(jù)自己的路段劃分城市道路，而不是使用現(xiàn)有的地圖。在數(shù)據(jù)收集階段，報(bào)告的部分將更加標(biāo)準(zhǔn)化；在數(shù)據(jù)上傳階段，這些基站被匯總上傳至上述數(shù)據(jù)中心。因此，為解決每個(gè)問(wèn)題，需要花費(fèi)大量的時(shí)間來(lái)不斷地探索和完善。

參考文獻(xiàn)：

［１］ 徐振強(qiáng)，王家耀，楊衛(wèi)東．面向軌跡數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私保護(hù)技術(shù)研究進(jìn)展［Ｊ］．測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào)，２０１８，３５（１）：８７?９３．

［２］ 賈明正．面向數(shù)據(jù)發(fā)布的軌跡隱私保護(hù)技術(shù)研究［Ｄ］．成都：西南交通大學(xué)，２０１６．

作者簡(jiǎn)介：

隨培杰（１９８６—），本科，研究方向：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)。

李洪濤（ １９９５—）， 碩士， 助教， 研究方向： 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全。