基于路径上报的车联网轨迹隐私保护

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1、基于路径上报的车联网轨迹隐私保护吴宣够王朋飞郑啸樊旭王小林安徽工业大学计算机科学与技术学院车载自组织网络(vehicularadhocnetworks,VANETs)(也称车联网)数据收集与应用为智能交通、城市规划、降低车辆污染等问题提供奋效的技术和数据保障.在车联网数据收集屮通常需要车载用户上报连续路段位置信息，这给车载用户个人轨迹隐私带来严重的威胁.然而现有用户轨迹保护算法主要基于单点位置保护，不能有效保护基于路径上报的用户轨迹隐私.针对车联网中用户移动轨迹易泄露问题，提出一种基于路径隐私保护的位置信息上报方案.该

2、方案给出用广轨迹隐私保护定义和路径隐私限制下的问题模型，同吋证明了该问题是NP-hard问题.此外，还给出该问题的具体近似算法的实现.仿真实验结果表明：提出的算法具有良好的车载用户隐私保护功能和数据收集覆盖性能.关键词：午联网;数据收集;轨迹隐私保护;NP-hard问题;任务分配;。。用来记录在用户设定阈值C和H的情况下两路段之间路径的连接数A.算法1.车载用户i的安全上报路径选择算法.输入:G，H,C,Pi;输出:P'i.在算法1中，行（2）为从用户i的轨迹中随机选择一个路径，行（7）函数funsafes0为计算2个

3、路径之间的符合条件的连接线路数目.针对可信第三方，其重要功能是为应用服务器提供最大化的数据覆盖，同时进一步减少用户上报路径信息，并提高车载用户轨迹安全.根据定理2可知，在车载用户路径安全限制下最大化数据覆盖是一个NP-hard问题，故结合算法1给出如下最大覆盖算法如算法2所示.算法2.最大化路径覆盖算法.输入:G，P:KP2,…，1)上输出：P.在算法2中，P为所有用户安全上报路段集，Pi(l^i^m)代表第i个用户安全上报路段集，P是可信第三方最终将上报至应用服务器的路段集.行(5)是从用户上报的路径集中随机选择一个

4、.事实上，算法2是除去车载用户重复上报的路径信息，因此P和P具有相同的路径覆盖率.4性能评估4.1实验数据在本文实验中，我们利用Matlab作为仿真软件进行地图生成，并随机选取100个点当作地图屮路的交点，每个顶点所连接的边为随机生成1飞条边.设置每个顶点的度为广5，因为真实道路上路口所连接的道路经常也是广5条.用户移动轨迹为逻辑图中部分连续的边，并以边的数目来表示其路径长度.图5为模拟生成的部分逻辑地图.Fig.5Simulationlogicalmap閔5实骑仿真地閔4.2路径安全性能评估在实验中，我们分别评价单个

5、车载用户在不同H和C情况下安全用户上报路径情况，其中用户轨迹长度为30(即用户行驶30条路径长度的轨迹).如图6所示，粗体虚线表示用户移动轨迹，实线为满足用户安全需求的上报路段.其屮图6(a)为H=4,C=2时路段上报情况，图6(b)(c)分别为H=4,C=3和H=5,C=3时路段上报情况.根据结果图能够发现图中所有上报路段之间在设罝阈值H之内至少有C条路径，并且单独上报孤立路段和当于移除了各路段之间的时间序列关系，使得攻击者更难恢复出用户的真实轨迹.Fig.6Thereportedroadsegmentswithdi

6、fferentprivacyrequirements图6不同安全等级路段上报情况4.3路径覆盖性能评估在木节，我们给出多用户经可信第三方运行算法2后的地图数据覆盖情况.实验分别设置不同用户、不冋轨迹长度和不冋安全等级下车载用户上报地图覆盖情况,其具体性能如图7所示.图7(a)显示了11=4,C=2时不同用户数量、轨迹长度与覆盖情况的对比图，图7(b)和图7(c)分别为H=5，03和H=8，C=5时的覆盖率对比情况.图7(a)中显示路径长度为20、用户数量为100时覆盖率将近80%,用户路径长度为40、用户数量为100时

7、覆盖率达到90%，用户路径长度为50、用户数量为100吋覆盖率己有95%.冋样，在图7(b)和(c)中，用户路径长度为50、用户数量为80时覆盖率可达90%.随着用户数量的增加，在用户数量接近100时覆盖率亦可达到95%.从图7中可以看出，本文提出的路径上报算法具有较高的覆盖率.Fig.7CoverageratecomparisonwithdifferentHandC.图7不同H和C值下的路径覆盖率对比图5结束语本文针对基于车联网信息收集过程中用户轨迹隐私易泄露问题，提出了一种基于路径的用户数据上报方案.其主要是利用孤

8、立路段上报思想来保证用户轨迹隐私，并给出了相关的隐私保护定义、模型建立、问题分析与证明以及近似算法实现.最后，通过仿真实验展示了本文提出的算法能够有效地保护用户轨迹隐私，iL不需要大量用户参与的情况下即可实现有效的数据收集覆盖率.□_[2]HartensteinH，LaberteauxKKAtutorialsurveyonvehi