【摘 要】
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基于WiFi指纹的室内定位已经受到广泛关注,因为它不需要其他设备且定位精度很高。但是,由于动态室内环境和WiFi设备的不稳定性,定位精度将随着时间的推移而持续下降[1]。为了保持定位的准确性,研究人员设计了多种方案来更新定位模型,例如基于众包的联邦学习模型更新。不幸的是,由于隐私和财务方面的考虑,众包的联邦学习缺乏针对不可信参与者的实用指纹数据质量评估和激励机制[2]。由于WiFi指纹数据来自不受
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基于WiFi指纹的室内定位已经受到广泛关注,因为它不需要其他设备且定位精度很高。但是,由于动态室内环境和WiFi设备的不稳定性,定位精度将随着时间的推移而持续下降[1]。为了保持定位的准确性,研究人员设计了多种方案来更新定位模型,例如基于众包的联邦学习模型更新。不幸的是,由于隐私和财务方面的考虑,众包的联邦学习缺乏针对不可信参与者的实用指纹数据质量评估和激励机制[2]。由于WiFi指纹数据来自不受信任的参与者,因此恶意参与者可能会破坏隐私和模型准确性,例如上载伪造的指纹或不正确的模型参数。更糟糕的是,来自恶意定位模型更新服务器的威胁仍然存在,这可能会破坏整个定位模型的可用性。例如,服务器可能故意降低某些参与者的梯度,或故意错误地更新模型参数[3]。为此,本文立足联合学习和WiFi指纹室内定位方法,深入分析了室内定位隐私保护的现状和特征,重点从联合学习定位模型训练和隐私保护室内定位两个方面展开研究。本文的主要研究工作和贡献包括以下几个方面:（1）针对现有联合学习定位模型训练缺乏有效保护隐私的指纹质量评估方案,我们提出了一个基于联邦学习的隐私保护室内定位关键技术框架（FPCL）,能够有效区分和隔离低质量或恶意的志愿者,鼓励更多志愿者参与安全的定位过程。特别是,我们利用区块链建立了一种可审核的信誉评估机制以确保公平性,并设计了一个安全多方计算加密方案以确保位置隐私和准确性。在基准数据集上进行的实验表明,FPCL在提高定位效率前提下平衡了公平性,隐私性和准确性。（2）针对已有的安全室内定位方案存在的计算消耗较大,不利于部署等问题,我们提出了基于WiFi指纹的实用室内定位隐私保护方案（PPWFL）。在PPWFL中,定位服务器通过E-M聚类算法在指纹数据库中建立一个预分区,我们将整个指纹数据库分为几个分区。服务器使用带有分区的WiFi指纹条目作为训练数据,并训练机器学习模型。该模型可以根据指纹条目准确预测客户的分区。客户端使用训练有素的机器学习模型来准确获取其分区位置,在其分区中挑选对应WiFi指纹条目,通过安全多方计算与定位服务器一起计算其地理位置。与传统解决方案相比,我们的解决方案仅使用客户端所在分区中的WiFi指纹条目,而不使用整个指纹数据库。特别是,由于使用了安全多方计算,因此大多数计算都是在离线阶段执行的,因此客户端仅在距离计算阶段与定位服务器进行数据交换。我们的实验证明了PPWFL的有效性和实用性。
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