CN108200027A - 一种基于反馈角的保护位置隐私近邻查询方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于反馈角的保护位置隐私近邻查询方法，针对保护查询者位置隐私的k近邻查询应用，实现对无需任何第三方参与的位置扰动方法隐私安全性和查询效率的灵活调控，同时提供精确查询结果。本发明在无需可信第三方的情况下，查询客户端向LBS服务器发送反馈角信息，LBS服务器接收到信息后对发送给客户端的POI进行过滤，从而降低通信开销和客户端计算开销并且可以通过设置反馈角θ的大小对上述两种开销进行调控。与此同时，查询者的k近邻包含在LBS服务器返回的POI当中，因此可以提供精确的查询结果。

Description

一种基于反馈角的保护位置隐私近邻查询方法

技术领域

本发明涉及一种查询方法，特别是涉及一种基于反馈角的保护位置隐私近邻查询方法。

背景技术

移动通信与空间定位技术的快速发展促进了基于位置服务(location basedservices,LBS)的兴起，k近邻查询是位置服务的重要查询业务，指查找距某查询者当前位置最近的k个目标对象，例如查找距查询者最近的k个餐厅或加油站等。该服务需要查询者向服务提供方提供自身准确位置以获取查询结果。实时位置信息蕴含用户行为模式，随着人们对个体信息安全的日益关注，用户位置的安全性日益受到重视，向服务提供方发送自身位置可能导致个体用户诸如身份、行为模式等隐私信息的泄漏。如何在不泄漏个体用户位置隐私的同时实现k近邻查询成为数据库领域隐私敏感位置服务研究的一个热点。

目前，保护位置隐私近邻查询采用的主要思想是对查询者位置进行隐藏处理，并将隐藏后位置及查询请求提交LBS服务器，服务器完成关于隐藏后位置信息的查询处理，将查询结果反馈查询发起者，供其筛选目标结果。主要隐藏技术包括空间混淆、数据变换、位置扰动以及隐私信息检索(PIR，Private Information Retrieval)技术。空间混淆通过将查询者位置扩展为包含该位置的泛化区域并提交LBS服务器，由查询者或可信第三方从返回候选解中甄别出查询结果；数据变换通过将查询者以及目标对象的位置变换到另一个数据空间进行查询处理，实现查询者位置隐私保护；位置扰动中，查询者向LBS服务器提交关于特定假位置的查询请求，直到返回满足其查询准确性与隐私安全要求的结果；PIR技术大多基于二次同余问题，采用位置密钥从而提供较强的隐私保护强度，但存在计算量大、通信代价高的问题。

从查询模式架构角度分析，空间混淆和数据变换技术多数依赖可信第三方匿名服务器以在线或离线的模式参与查询处理过程，存在实施困难和可信第三方服务器容易成为系统瓶颈的问题。

发明内容

发明目的：本发明针对现有技术存在的迭代次数过多、查询过程不可控的问题，提出了一种基于反馈角的保护位置隐私近邻查询方法。

技术方案：为达到此目的，本发明采用以下技术方案：

本发明所述的基于反馈角的保护位置隐私近邻查询方法，包括以下步骤：

S1：查询客户端执行步骤：具体包括S1.1-S1.8子步骤：

S1.1：查询者在位置q发送查询请求Q＝{q′,k}给LBS服务器；其中，q′＝{x,y}表示锚点，x为经度，y为纬度，k表示所需查询的近邻对象数；

S1.2：对LBS服务器返回的每个POI对象p，计算需求空间γ、查询者所在位置q到p的距离dist(p,q)以及供应空间τ；其中需求空间γ是以位置q为圆心，位置q距当前已知第k近邻POI距离为半径的圆形区域；供应空间τ是以锚点q′为圆心，锚点q′距最近返回POI距离为半径的圆形区域；

S1.3：若|Wk|<k，将元组<p,dist(p,q)>放入W_k然后执行步骤S1.2；W_k为一个堆结构，用来存储当前已经找到的距查询者所在位置q最近的k个POI对象以及查询者所在位置q到POI对象p的距离dist(p,q)，|Wk|表示W_k中元组的个数；

S1.4：若dist(p,q)小于γ，用元组<p,dist(p,q)>更新W_k；否则，执行步骤S1.2；

S1.5：若γ+dist(p,q)小于等于τ，结束查询；否则，执行步骤S1.2；

S1.6：判断反馈角θ是否已经计算过，若已经计算，执行步骤S1.2；否则，计算p和q′的距离dist(q′,q)；

S1.7：如果dist(q′,q)<γ，计算反馈角θ；否则执行步骤S1.2；

S1.8：将反馈角θ发送给LBS服务器，执行步骤S1.2；

S2：LBS服务器端执行步骤：具体包括S2.1-S2.4子步骤：

S2.1：接收查询请求Q；

S2.2：对锚点作增量近邻查询；

S2.3：如果接收到反馈角θ，则计算∠pq′M，∠pq′M为q′M逆时针旋转到q′p的角度，q′M是以锚点q′为端点、方向水平向右的射线，M是射线上任意一点；q′p是以锚点q′为端点的射线，POI对象p为射线上的点；如果∠pq′M的大小在θ的范围之内，则将p发送给客户端；如果没有接收到反馈角θ，则直接将p发送给客户端；

S2.4：如果接收到客户端的结束查询请求，则结束本次查询；否则，执行步骤S2.2。

进一步，所述步骤S1.7中反馈角θ按照以下步骤计算得到：

S1.71：锚点q’向需求空间γ的最外层圆作切线，得切点A和B；

S1.72：求q′A与q′M的夹角θ₁、q′B与q′M的夹角θ₂，得出反馈角θ的范围；其中，θ₁为q′M按逆时针方向旋转到q′A的角度，θ₂为q′M按逆时针方向旋转到q′B的角度；

S1.73：将反馈角θ的范围沿顺时针方向扩大α，沿逆时针方向扩大β，α和β均为百分比。

有益效果：本发明公开了一种基于反馈角的保护位置隐私近邻查询方法，针对保护查询者位置隐私的k近邻查询应用，实现对无需任何第三方参与的位置扰动方法隐私安全性和查询效率的灵活调控，同时提供精确查询结果。本发明在无需可信第三方的情况下，查询客户端向LBS服务器发送反馈角信息，LBS服务器接收到信息后对发送给客户端的POI进行过滤，从而降低通信开销和客户端计算开销并且可以通过设置反馈角θ的大小对上述两种开销进行调控。与此同时，查询者的k近邻包含在LBS服务器返回的POI当中，因此可以提供精确的查询结果。

附图说明

图1为本发明具体实施方式中查询客户端的流程图；

图2为本发明具体实施方式中LBS服务器端的流程图；

图3为本发明具体实施方式中反馈角θ范围的示意图；

图3(a)为锚点q′在需求空间右侧时的示意图；

图3(b)为锚点q′在需求空间左侧时的示意图；

图4为本发明具体实施方式中系统的框架图；

图5为本发明具体实施方式中需求空间和供应空间的空间关系示意图；

图5(a)为开始阶段的示意图；

图5(b)为中间过程的示意图；

图5(c)为结束阶段的示意图；

图6为本发明实施例1中服务器2-维数据集的示意图；

图7为本发明实施例1中隐私区域的示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明的技术方案作进一步的介绍。

本发明公开了一种基于反馈角的保护位置隐私近邻查询方法，包括以下步骤：

S1：查询客户端执行步骤参见图1：具体包括S1.1-S1.8子步骤：

S1.1：查询者在位置q发送查询请求Q＝{q′,k}给LBS服务器；其中，q′＝{x,y}表示锚点，x为经度，y为纬度，k表示所需查询的近邻对象数；

S1.2：对LBS服务器返回的每个POI对象p，计算需求空间γ、查询者所在位置q到p的距离dist(p,q)以及供应空间τ；其中需求空间γ是以位置q为圆心，位置q距当前已知第k近邻POI距离为半径的圆形区域；供应空间τ是以锚点q′为圆心，锚点q′距最近返回POI距离为半径的圆形区域；

S1.3：若|Wk|<k，将元组<p,dist(p,q)>放入W_k然后执行步骤S1.2；W_k为一个堆结构，用来存储当前已经找到的距查询者所在位置q最近的k个POI对象以及查询者所在位置q到POI对象p的距离dist(p,q)，|Wk|表示W_k中元组的个数；

S1.4：若dist(p,q)小于γ，用元组<p,dist(p,q)>更新W_k；否则，执行步骤S1.2；

S1.5：若γ+dist(p,q)小于等于τ，结束查询；否则，执行步骤S1.2；

S1.6：判断反馈角θ是否已经计算过，若已经计算，执行步骤S1.2；否则，计算p和q′的距离dist(q′,q)；

S1.7：如果dist(q′,q)<γ，计算反馈角θ；否则执行步骤S1.2；

S1.8：将反馈角θ发送给LBS服务器，执行步骤S1.2；

S2：LBS服务器端执行步骤参见图2：具体包括S2.1-S2.4子步骤：

S2.1：接收查询请求Q；

S2.2：对锚点作增量近邻查询；

S2.3：如果接收到反馈角θ，则计算∠pq′M，∠pq′M为q′M逆时针旋转到q′p的角度，q′M是以锚点q′为端点、方向水平向右的射线，M是射线上任意一点；q′p是以锚点q′为端点的射线，POI对象p为射线上的点；如果∠pq′M的大小在θ的范围之内，则将p发送给客户端；如果没有接收到反馈角θ，则直接将p发送给客户端；

S2.4：如果接收到客户端的结束查询请求，则结束本次查询；否则，执行步骤S2.2。

其中，如图3所示，步骤S1.7中反馈角θ按照以下步骤计算得到：

S1.71：锚点q’向需求空间γ的最外层圆作切线，得切点A和B；

S1.72：求q′A与q′M的夹角θ₁、q′B与q′M的夹角θ₂，得出反馈角θ的范围。不妨假设θ₁<θ₂，θ的范围分为两种情况：锚点q′在需求空间右侧，如图3(a)所示，θ的范围为[θ₁,θ₂]；锚点q′在需求空间左侧，如图3(b)所示，θ的范围为[0,θ₁]∪[θ₂,2π]；其中，θ₁为q′M按逆时针方向旋转到q′A的角度，θ₂为q′M按逆时针方向旋转到q′B的角度；

S1.73：将反馈角θ的范围扩大为[θ₁-(θ₂-θ₁)·α,θ₂+(θ₂-θ₁)·β]或[0，θ₁+(θ₁+2π-θ₂)·β]∪[θ₂-(θ₁+2π-θ₂)·α,2π]，α为反馈角θ沿顺时针方向扩大的百分比，β为反馈角θ沿逆时针方向扩大的百分比。

实施例1：

基于位置的信息服务主要依赖于用户的真实位置p和数据对象的位置，某个位置的经纬度通常采用2维坐标即可表示。

本实施例的服务器存储了n个数据对象的位置信息，这n个数据对象构成2-维数据集T；S为包含这n个数据对象、锚点位置q′和用户的真实位置q的2维区域，即锚点位置q′和用户的真实位置q为数据空间S中的数据点。

系统框架参见图4，其中客户端(用户使用)内嵌与服务器进行无线通信的设备，服务器存储所有数据对象信息，并可以对数据对象进行查询检索，并且客户端也可以对数据对象进行查询检索。

执行过程中需求空间和供应空间的空间关系如图5(a)～5(c)所示，当供应空间包含需求空间时，查询结束。

本实施例中，某用户的真实位置q(5,5)，需要查询其3-近邻数据对象。服务器上存储有2-维数据集T，2-维数据集T包括所有数据对象，图6中的黑圆点为2-维数据集T的一部分，包含50个数据对象。简单起见，LBS服务器每查询一个POI便发送给查询客户端，实际应用部署时，为降低通信开销，可将若干个POI放在一个报文一起发送。通过以下步骤查询用户的3-近邻数据对象：

S11.1：查询客户端向服务器发送查询请求Q，锚点q′为(12,10)，所需查询的近邻对象数k为3；

S11.2：LBS服务器对锚点q′作增量近邻查询，将查询结果(13,10)，(12,12)，(12,8)发送给客户端；

S11.3：客户端接收POI并将元组<p,dist(p,q)>放入大顶堆W_k中；

S11.4：客户端接收到POI(12,8)时，发现dist(q′,q)<γ且|Wk|＝3，此时计算反馈角θ并沿顺时针和逆时针方向分别扩大5％和10％，得到反馈角的范围为[147.02°,290.29°]；

S11.5：客户端将反馈角θ发送给LBS服务器；

S11.6：LBS服务器根据反馈角θ对发送给客户端的POI作过滤，只发送满足∠pq’M∈θ的POI对象；例如，LBS后续的查询结果依次为p₁(10,10),p₂(10,8),p₃(15,9),p₄(14.5,7),p₅(8,12),…，其中∠p₃q’M＝341.57°和∠p₄q’M＝309.81°不在θ范围之内，故这些POI会被过滤掉；

S11.7：客户端接收POI，判断查询是否结束以及保持W_k的更新。例如，当接收到(10,10)时，以<(10,10),7.01>更新W_k堆顶元组<(12,12),9.90>；S11.8：客户端收到POI(2,1)时，发现γ+dist(p,q)<τ,表明已经找到3-近邻，向LBS服务器发送结束查询信息；

S11.9：LBS接收到结束查询信息，查询结束。

以下对本发明用于k近邻查询结果的准确性、查询效率和隐私安全性进行分析。

本发明作需求空间切线，LBS服务器的有效查询区域(锚点q′为顶点，圆心角为θ的扇形区域)包含需求空间，从而LBS服务器返回给用户POI包含查询者真实k近邻，所以得到的是准确结果。

LBS服务器根据反馈角对查询结果进行过滤后再返回给用户可以显著降低通信开销，进而降低客户端计算开销，并且可以根据实际需求设置反馈角的大小实现对通信开销和客户端计算开销的灵活调控。

以攻击者推断出查询者所有可能位置所在的区域大小表示隐私安全性的强弱，把该区域称作隐私区域Ψ。Ψ的范围可由下式限定：

其中，m表示服务器发送报文数，c表示报文容量，如图7所示，图中τ_m和τ_m-1分别表示客户端接收到第m个报文和第m-1个报文时供应空间的半径。可以看出，隐私区域是图中反馈角θ所夹浅灰色环形区域。反馈角越大，隐私区域Ψ越大，即本发明所提方法对查询者隐私安全具有可调控性。有如下结论：

如果查询空间内POI和用户均服从均匀分布，那么攻击者推测出用户真实位置的概率为其中，N为整个区域POI数量，M为用户数量。

证明：由最终需求空间半径γ为同理可知，当查询节点接收(m-1)和m个报文时，相应供应空间半径区域空间面积记为S。隐私区域内的用户个数为：

则真实位置被推断出的概证毕。

Claims (2)

1.一种基于反馈角的保护位置隐私近邻查询方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：查询客户端执行步骤：具体包括S1.1-S1.8子步骤：

S1.1：查询者在位置q发送查询请求Q＝{q′,k}给LBS服务器；其中，q′＝{x,y}表示锚点，x为经度，y为纬度，k表示所需查询的近邻对象数；

S1.2：对LBS服务器返回的每个POI对象p，计算需求空间γ、查询者所在位置q到p的距离dist(p,q)以及供应空间τ；其中需求空间γ是以位置q为圆心，位置q距当前已知第k近邻POI距离为半径的圆形区域；供应空间τ是以锚点q′为圆心，锚点q′距最近返回POI距离为半径的圆形区域；

S1.3：若|Wk|<k，将元组<p,dist(p,q)>放入W_k然后执行步骤S1.2；W_k为一个堆结构，用来存储当前已经找到的距查询者所在位置q最近的k个POI对象以及查询者所在位置q到POI对象p的距离dist(p,q)，|Wk|表示W_k中元组的个数；

S1.4：若dist(p,q)小于γ，用元组<p,dist(p,q)>更新W_k；否则，执行步骤S1.2；

S1.5：若γ+dist(p,q)小于等于τ，结束查询；否则，执行步骤S1.2；

S1.6：判断反馈角θ是否已经计算过，若已经计算，执行步骤S1.2；否则，计算p和q′的距离dist(q′,q)；

S1.7：如果dist(q′,q)<γ，计算反馈角θ；否则执行步骤S1.2；

S1.8：将反馈角θ发送给LBS服务器，执行步骤S1.2；

S2：LBS服务器端执行步骤：具体包括S2.1-S2.4子步骤：

S2.1：接收查询请求Q；

S2.2：对锚点作增量近邻查询；

S2.3：如果接收到反馈角θ，则计算∠pq′M，∠pq′M为q′M逆时针旋转到q′p的角度，q′M是以锚点q′为端点、方向水平向右的射线，M是射线上任意一点；q′p是以锚点q′为端点的射线，POI对象p为射线上的点；如果∠pq′M的大小在θ的范围之内，则将p发送给客户端；如果没有接收到反馈角θ，则直接将p发送给客户端；

S2.4：如果接收到客户端的结束查询请求，则结束本次查询；否则，执行步骤S2.2。

2.根据权利要求1所述的基于反馈角的保护位置隐私近邻查询方法，其特征在于：所述步骤S1.7中反馈角θ按照以下步骤计算得到：

S1.71：锚点q’向需求空间γ的最外层圆作切线，得切点A和B；

S1.72：求q′A与q′M的夹角θ₁、q′B与q′M的夹角θ₂，得出反馈角θ的范围；其中，θ₁为q′M按逆时针方向旋转到q′A的角度，θ₂为q′M按逆时针方向旋转到q′B的角度；

S1.73：将反馈角θ的范围沿顺时针方向扩大α，沿逆时针方向扩大β，α和β均为百分比。