【摘 要】
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归功于车联网的快速发展,人们可以在车辆行驶过程中享受到多种多样的基于位置的服务（Location-based services,简称LBS）所带来的便捷与乐趣。驾乘者们在使用这些服务时,经常需要将暗含个人隐私信息的车辆真实位置提供给相应的LBS提供商,从而导致用户的隐私安全受到极大的威胁。鉴于车联网中多数LBS是连续的,需要用户连续地发送服务请求,并且相较于快照式LBS,这些连续的LBS所包含的隐
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归功于车联网的快速发展,人们可以在车辆行驶过程中享受到多种多样的基于位置的服务（Location-based services,简称LBS）所带来的便捷与乐趣。驾乘者们在使用这些服务时,经常需要将暗含个人隐私信息的车辆真实位置提供给相应的LBS提供商,从而导致用户的隐私安全受到极大的威胁。鉴于车联网中多数LBS是连续的,需要用户连续地发送服务请求,并且相较于快照式LBS,这些连续的LBS所包含的隐私信息更多,因此本文针对车联网用户在使用连续的LBS时存在的位置隐私泄露风险问题进行研究以保护其位置隐私安全。具体包括以下三个方面:（1）通过分析经典的对手攻击模型,本文提出了一种新颖的车间协作式位置隐私保护算法。车辆使用卡尔曼滤波算法预测位置,并选择合适的合作车辆帮助发送一段连续的虚假LBS服务请求来生成混淆轨迹,以此获得保护位置隐私的效果。实验结果表明与已有方案相比,提出的算法能够有效提升车辆的位置隐私强度并降低通信成本。（2）针对低交通密度场景中无法生成协作式混淆轨迹,从而导致无法保护用户位置隐私的问题,本文设计了一种由基于位置偏移的虚假轨迹生成算法与基于多元线性回归的自定义假名更新策略构成的个性化位置隐私保护方案。实验结果表明方案在损失一定服务质量的情况下,不仅能够为用户提供高强度位置隐私保护,并且可以降低车辆的假名消耗。（3）结合协作式混淆轨迹生成算法与基于位置偏移的虚假轨迹生成算法各自的优势,本文提出了混合式轨迹混淆方案,并在SUMO仿真器中使用真实的数据集进行实验比较与分析。结果表明提出的方案能够在提供有效位置隐私保护的同时,减少服务质量损失。
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