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Delay‐aware privacy‐preserving location‐based services under spatiotemporal constraints
International Journal of Communication Systems ( IF 2.1 ) Pub Date : 2020-10-21 , DOI: 10.1002/dac.4656 Abdur R. Shahid 1 , Niki Pissinou 2 , S.S. Iyengar 2 , Kia Makki 3
International Journal of Communication Systems ( IF 2.1 ) Pub Date : 2020-10-21 , DOI: 10.1002/dac.4656 Abdur R. Shahid 1 , Niki Pissinou 2 , S.S. Iyengar 2 , Kia Makki 3
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The ubiquitous use of location‐based services (LBS) through smart devices produces massive amounts of location data. An attacker, with an access to such data, can reveal sensitive information about users. In this paper, we study location inference attacks based on the probability distribution of historical location data, travel time information between locations using knowledge of a map, and short and long‐term observation of privacy‐preserving queries. We show that existing privacy‐preserving approaches are vulnerable to such attacks. In this context, we propose a novel location privacy‐preserving approach, called KLAP, based on the three fundamental obfuscation requirements: minimum k‐locations, l‐diversity, and privacy area preservation. KLAP adopts a personalized privacy preference for sporadic, frequent, and continuous LBS use cases. Specifically, it generates a secure concealing region (CR) to obfuscate the user's location and directs that CR to the service provider. The main contribution of this work is twofold. First, a CR pruning technique is devised to establish a balance between privacy and delay in LBS usage. Second, a new attack model called a long‐term obfuscated location tracking attack, and its countermeasure is proposed and evaluated both theoretically and empirically. We assess KLAP with two real‐world datasets. Experimental results show that it can achieve better privacy, reduced delay, and lower communication costs than existing state‐of‐the‐art methods.
中文翻译:
时空约束下可感知延迟的隐私保护位置服务
通过智能设备普遍使用基于位置的服务(LBS)会产生大量的位置数据。具有此类数据访问权限的攻击者可以泄露有关用户的敏感信息。在本文中,我们基于历史位置数据的概率分布,使用地图知识的位置之间的旅行时间信息以及对隐私保护查询的短期和长期观察,研究了位置推断攻击。我们表明,现有的隐私保护方法容易受到此类攻击。在此背景下,我们提出了一个新的位置隐私保护方法,称为KLAP,基于三个基本要求混淆:最低ķ -locations,升-diversity和隐私一REA p保留。对于零星,频繁和连续的LBS用例,KLAP采用了个性化的隐私首选项。具体来说,它会生成一个安全的隐藏区域(CR)来掩盖用户的位置,并将该CR定向到服务提供商。这项工作的主要贡献是双重的。首先,设计了一种CR修剪技术来建立隐私和LBS使用延迟之间的平衡。其次,提出了一种新的攻击模型,称为长期模糊位置跟踪攻击,并提出了其对策,并在理论和经验上进行了评估。我们用两个真实的数据集评估KLAP。实验结果表明,与现有的最新方法相比,它可以实现更好的隐私,减少延迟和降低通信成本。
更新日期:2020-12-03
中文翻译:
时空约束下可感知延迟的隐私保护位置服务
通过智能设备普遍使用基于位置的服务(LBS)会产生大量的位置数据。具有此类数据访问权限的攻击者可以泄露有关用户的敏感信息。在本文中,我们基于历史位置数据的概率分布,使用地图知识的位置之间的旅行时间信息以及对隐私保护查询的短期和长期观察,研究了位置推断攻击。我们表明,现有的隐私保护方法容易受到此类攻击。在此背景下,我们提出了一个新的位置隐私保护方法,称为KLAP,基于三个基本要求混淆:最低ķ -locations,升-diversity和隐私一REA p保留。对于零星,频繁和连续的LBS用例,KLAP采用了个性化的隐私首选项。具体来说,它会生成一个安全的隐藏区域(CR)来掩盖用户的位置,并将该CR定向到服务提供商。这项工作的主要贡献是双重的。首先,设计了一种CR修剪技术来建立隐私和LBS使用延迟之间的平衡。其次,提出了一种新的攻击模型,称为长期模糊位置跟踪攻击,并提出了其对策,并在理论和经验上进行了评估。我们用两个真实的数据集评估KLAP。实验结果表明,与现有的最新方法相比,它可以实现更好的隐私,减少延迟和降低通信成本。