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Secure Semantic-Aware Search Over Dynamic Spatial Data in VANETs
IEEE Transactions on Vehicular Technology ( IF 6.8 ) Pub Date : 2021-07-20 , DOI: 10.1109/tvt.2021.3098177 Jiayi Li , Jianfeng Ma , Yinbin Miao , Fan Yang , Ximeng Liu , Kim-Kwang Raymond Choo
IEEE Transactions on Vehicular Technology ( IF 6.8 ) Pub Date : 2021-07-20 , DOI: 10.1109/tvt.2021.3098177 Jiayi Li , Jianfeng Ma , Yinbin Miao , Fan Yang , Ximeng Liu , Kim-Kwang Raymond Choo
Vehicular Ad hoc Networks (VANETs) play an increasingly important role in a number of applications, particularly those associated with location-based services (e.g., spatial keyword searches – SKS). However, there is a need to strike a balance between privacy guarantee and search efficiency, and existing SKS solutions cannot be directly implemented in VANETs. In addition, existing schemes may also lack support for semantic-awareness in the dynamic setting. To address these limitations, we propose a Secure Semantic-aware Spatial Keyword Search scheme that supports Dynamic update (3SKSD). Specifically, we leverage the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic model and secure $k$ Nearest Neighbor (
$k$
NN) method to help us achieve both efficiency and security. We also construct an encrypted R-tree structure to facilitate SKS and dynamic update. Moreover, we propose an advanced scheme with forward security on the basis of 3SKSD, with the aim of minimizing privacy leakage due to dynamic updates. Our formal security analysis verifies the validity and security of 3SKSD, and findings from the experimental evaluation demonstrate its high search accuracy and efficiency.
中文翻译:
对 VANET 中动态空间数据的安全语义感知搜索
车载自组织网络 (VANET) 在许多应用中发挥着越来越重要的作用,尤其是那些与基于位置的服务(例如,空间关键字搜索 – SKS)相关的应用。然而,需要在隐私保障和搜索效率之间取得平衡,现有的 SKS 解决方案无法直接在 VANET 中实现。此外,现有方案也可能缺乏对动态设置中的语义感知的支持。为了解决这些限制,我们提出了一种支持动态更新(3SKSD)的安全语义感知空间关键字搜索方案。具体来说,我们利用潜在狄利克雷分配 (LDA) 主题模型并确保$千$ 最近的邻居 (
$千$
NN) 方法来帮助我们实现效率和安全性。我们还构建了一个加密的 R 树结构,以方便 SKS 和动态更新。此外,我们在 3SKSD 的基础上提出了一种具有前向安全性的高级方案,目的是最大限度地减少由于动态更新导致的隐私泄漏。我们的正式安全分析验证了 3SKSD 的有效性和安全性,实验评估的结果证明了其较高的搜索准确性和效率。
更新日期:2021-09-21
中文翻译:
对 VANET 中动态空间数据的安全语义感知搜索
车载自组织网络 (VANET) 在许多应用中发挥着越来越重要的作用,尤其是那些与基于位置的服务(例如,空间关键字搜索 – SKS)相关的应用。然而,需要在隐私保障和搜索效率之间取得平衡,现有的 SKS 解决方案无法直接在 VANET 中实现。此外,现有方案也可能缺乏对动态设置中的语义感知的支持。为了解决这些限制,我们提出了一种支持动态更新(3SKSD)的安全语义感知空间关键字搜索方案。具体来说,我们利用潜在狄利克雷分配 (LDA) 主题模型并确保