随着车联网与信息安全产业的兴盛,车联网被应用到智能交通领域的各个方面,给交通环境带来巨大变革。车联网以车内网(车内局域网)、车际网(车与车)和车载互联网(车与以太网连接)为基础给用户提供多种高效的服务,给车辆用户带来舒适的出行体验,推动了汽车产业的成长。然而,由于车联网的高动态性和开放性,系统安全、应用安全、网络安全以及其他安全问题,包括最明显的位置隐私安全问题,在车联网中变得越来越明显。如何确保车联网的位置隐私安全,已成为车辆安全的一个迫切需求。为解决难以度量车联网位置隐私安全的问题,进行了以下工作:(1)通过深入调查研究,总结了车联网位置隐私的概念和基本特征,对车联网位置隐私进行了全面了解。总结了现有框架和其评估过程,探讨并提出了一个车联网位置隐私安全度量框架,用于指导度量工作。根据指标体系的建立原则和建立的过程,首先,对车联网位置隐私的特征和其面临的威胁进行了分析。其次,对车联网位置隐私安全保障需求进行总结并形式化。最后,基于上述内容,创建出车联网位置隐私安全度量指标体系。(2)提出车联网位置隐私安全度量模型。度量模型有三个过程,第一个过程是指标数据收集和处理,采用模糊数学理论实现。第二个过程是指标权重计算,指标权重计算采用熵权法和层次分析法为基础实现。第三个过程是综合度量,采用双层模糊综合评价法实现,设计出了基于车联网的位置隐私安全度量模型。(3)提出车联网位置隐私安全度量方法。首先,依据车联网中的位置信息传递过程,提出了一种通用的位置隐私度量模型,该模型中加入了攻击者的背景知识。其次,定义了车辆用户的可信任安全距离d_t,用伽马函数量化用户可接受的位置隐私泄露量,同时用马尔科夫链的特性量化攻击者的背景知识。最后,定义了隐私区域和非隐私区域,提出了基于车联网的位置隐私安全度量方法。(4)对度量模型和度量方法进行实验仿真。用MATLAB工具进行实验仿真,仿真并实现了第一个安全度量模型。设计并实例仿真了位置隐私安全度量模型系统。对第二个度量方法进行仿真实验,其实验结果验证了该度量方法的有效性、正确性。