CN111867055B - 一种应用于网约车系统的虚假位置识别方法 - Google Patents

Abstract

一种应用于网约车系统的虚假位置识别方法，包括以下步骤：Step1，U _i 给LBS服务器发送查询消息Q[i]=(U _i ,l _i ,sv _i ,st _i )；Step2，LBS服务器给U _i 响应查询结果QH[lbs]=(lbs,j _i ,r,st _i )，如果RT _i <δ或者ST _i <δ,j _i =0，LBS服务器拒绝U _i 的服务请求；如果RT _i ≥δ,j _i =1，LBS服务器在以U _i 为中心，r为半径的范围内向邻近用户广播验证需求，所有观察者必须在有效时间内返回观察结果；半径r可以根据用户活动范围动态调整；如果在网约车系统有更多的用户，半径r被指定为一个更小的值，反之亦然；Step3，U _i 向半径r内的观察者广播验证帮助；Step4，观察者分别测量接收到的VH[i]信号强度来估计与U _i 的距离；Step5，LBS服务器给U _j 返回一个结果通知，final _i 是LBS服务器最后的服务决定；具有高效、低时延、识别不诚实用户、激励自私用户的优点。

Description

一种应用于网约车系统的虚假位置识别方法

技术领域

本发明属于网约车位置识别技术领域，具体涉及一种应用于网约车系统的虚假位置识别方法。

背景技术

近年来，网约车作为交通系统领域中一个新的趋势出现，它的出现源于国家政策的支持引导，以及移动互联网、大数据、物联网等新兴技术的支持。

网约车是新兴概念与传统行业相结合的案例，其结合了信息技术和数字化出租车，改变了人们传统的打车方式，用户不用在路边等待不知道什么时候来的车，可以随时随地的在网上预约车辆，给人们的出行带来了很大的遍历，同时缓解了‘打车难’问题。

网约车系统是用户和司机联系的纽带，用户和司机通过网约车系统沟通，通过算法根据车辆和用户的位置进行筛选，能够实现车辆用户的最佳匹配，促进了社会资源的有效利用。然而，目前网约车系统仍然存在着资源浪费，比如车辆空载、用户和司机可以随机取消行程等。针对网约车系统的资源浪费现象，人们大都致力于尽可能减少网约车的空置率或者改进算法，进而优化行驶路径，而忽视了用户的不良操作可能会造成的资源浪费。

人们在享受网约车服务的同时，带来多种隐私和安全问题，如：服务提供商掌握着所有约车用户和司机的信息，然而不能确保服务提供商是可信且安全的，司机可以给用户提交虚假的位置，或者用户可以向司机提交虚假的位置。本发明旨在解决网约车用户造成的资源浪费问题，这一问题的关键在于识别网约车系统中存在的伪造位置问题。

对于网约车系统，要确保其安全运行，基于本发明解决的问题假定以下两种情况为条件：

1)服务提供商是可信的且不会泄露已有的关于用户和司机的信息。

2)司机总是诚实的，为用户提交准确的位置信息。

显然，网约车服务的运行基于可靠的位置信息，即要求约车用户提供准确的位置信息。然而，约车用户出于某种目的将自己的位置定位在它实际位置之外的某个地方。当约车用户伪造位置且未经验证时，可以扰乱网约车应用运行，会造成资源浪费。目前来说，利用智能手机应用LocaHolic或者FakeLocation很简单的为用户伪造他们当前的位置。由于网约车应用无法发现约车用户是否在使用诸如“假定位”之类的应用程序，因此很难检测到虚假位置。

在现有技术中，已经提出了一些位置验证方案。Miao等人[Miao,C.,Dai,G.,Ying,K,Chen,Q.Collaborative localization and location verification in WSNsSensors,2015,15,10631-10649]对无线传感器网络中不可靠的传感器进行了协同定位和位置验证。他们使用虚拟力模型来计算传感器的更精确位置。

在[Kim I.H,KimB.S and Song J.S.AnEfficientLocationVerification Schemefor Static Wireless SensorNetworks.Sensor,2017,17,1-26]中，利用定位请求者和验证者之间的共享区域进行定位验证，提出了一种高效的静态WSN定位验证方案。

在[Restuccia F.,Saracino A.,Das S.K.and Martinelli F.LVS:AWiFi-basedSystem to Tackle Location Spoofing in Location-based Services.IEEE 17thInternational Symposium onAWorld of Wireless,Mobile andMultimediaNetworks,2016]中，提出了一种高效的、可扩展的位置验证系统来保护LBS系统免受位置欺骗攻击。在这篇文献中，用户的位置是通过移动WiFi热点来验证的，移动WiFi热点是指用户激活他们的智能手机的WiFi热点功能，并接受附近用户的连接，从而验证他们在感应区域内的位置。

在[Yawen Wei and Yong Guan.Lightweight Location VerificationAlgorithms for Wireless SensorNetworks.IEEE TPDS.vol.24,no.5,2013]中,Wei等人提出了轻量级的位置验证系统，使用矩阵贪婪滤波算法(GFM)和可信指标贪婪滤波(GFT)算法提供现场验证服务，计算传感器在区域内的置信度进行区域内验证，使得低成本的无线传感器系统也可以进行位置验证。

上述现有技术存在的不足或缺点在于：多用于静态、时延长的场景，且未考虑用户的信任程度估计。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明的目的是提供一种应用于网约车系统的虚假位置识别方法，具有高效、低时延、识别不诚实用户的优点。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种应用于网约车系统的虚假位置识别方法，包括以下步骤：

Step1，U_i给LBS服务器发送查询消息Q[i]＝(U_i,l_i,sv_i,st_i)，l_i是U_i的位置信息，sv_i表示U_i基于它的位置信息想获得某种服务，st_i是发送Q[i]的时间戳；

Step 2，LBS服务器给U_i响应查询结果QH[lbs]＝(lbs,j_i,r,st_i)，lbs用来标识LBS服务器，j_i表示LBS服务器的判决，如果RT_i<δ或者ST_i<δ,j_i＝0，LBS服务器拒绝U_i的服务请求；如果RT_i≥δ,j_i＝1，LBS服务器在以U_i为中心，r为半径的范围内向邻近用户(observers)广播验证需求VN[lbs]＝(lbs,U_i,l_i,ttl_i,r,st_i)，ttl_i是有效时间，δ是信任值的阈值，RT_i是U_i的信任值。本方案要求所有的观察者必须在有效时间内返回观察结果；半径r可以根据用户活动范围动态调整；如果在网约车系统有更多的用户，则半径r被指定为一个更小的值，反之亦然；

Step 3，U_i向半径r内的观察者广播验证帮助VH[i]＝(U_i，l_i,ttl_i,st_i)；

Step 4，观察者分别测量接收到的VH[i]信号强度来估计与U_i的距离，假定U_j是一个观察用户，U_j给LBS服务器返回VO[j]＝(U_j,d_ij,v_ij,l_i,ttl_i,st_i)，d_ij是U_i和U_j的估计距离，v_ij是U_j的验证结果，如果d_ij>r,v_ij＝0，则表明是l_i虚假位置信息，d_ij≤r,v_ij＝1如果，则表明l_i是真实位置信息；

Step 5，LBS服务器给U_j返回一个结果通知FD[lbs]＝(lbs,final_i,st_i,)，f_i是LBS服务器最后的服务决定，如果final_i＝1，U_j可以从LBS服务器得到服务许可，反之亦然，final_i是基于多数原则，可以按照如下公式定义：

其中，n表示观察者的数量，t_j是U_j的信任权值，v_ij是U_j的验证结果。

本发明的有益效果是：

本发明提出了一种基于半径r内可信观测(TOR)的验证方法来识别网约车中的虚假位置。本发明在以下方面与现有技术不同：

在位置验证中，可信度和效率是非常重要的。在位置验证中设计了约车用户的信任评估。

每个约车用户可以扮演发送位置信息以请求特定服务的请求者角色，或返回与验证结果相关的观察的观察者角色。在此基础上，分别计算请求者信任(RT)值和观察者信任(OT)值。RT值和OT值都可以被合并到一个综合的信任(ST)值中。根据这三种信任值类型，可以采用三种信任判断策略进行位置验证。提出一种有效的观察员选择算法。LBS服务器可以选择半径r内以U_i为中心的临近用户作为观察者。半径r可以根据网约车活动区域动态调整。观察者可以将半径r与请求者和他之间的距离进行比较，以识别请求者伪造的位置信息。描述TOR方法中请求者、观察者和LBS服务器之间的详细交互，识别出不诚实的用户。本发明的优点具体如下：

1)利用信任判决策略，可以帮助LBS服务器基于位置信息对相应的服务请求作出快速的验证决策。

2)可以鼓励用户报告真实的位置信息，因为当RT_i＝1时，U_i的服务请求将会被直接接受。

3)可以激发用户作为观察者时表现良好，因为OT_i的减小将会引起ST_i的衰减，当ST_i<δ时，U_i的服务请求也将被拒绝。

4)通过将请求者观察者之间的距离和半径r进行比较，使得虚假位置的验证更加简洁。

5)通过在LBS服务器的最终服务决策中引入观察者的可信权值来保证验证的可信度。

附图说明

图1为本发明方法原理框图。

图2为本发明方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。

TOR方法的结构图如图1所示。

当网约车用户作为请求者为了获得打车服务发送位置信息，LBS(Location BasedService，基于位置服务)服务器可以广播验证需求给邻近的网约车用户，这些用户被称做观察者，要求观察者检查请求者和观察者之间的距离是否在请求者的半径r内；为了保证验证的可信度，提高验证效率，采用基于请求者和观察者的信任评估来支持信任判断，只有当请求者信任值大于阈值时，才会调用半径r内的可信观测过程。

1)信任估计

为了区分恶意用户和诚实用户，信任管理可以用来评估用户的信任值；如果恶意用户总是报告虚假的位置信息或者错误的观察结果，他们将会得到比诚实用户更低的信任值，对于这种情况，设计一种应用于网约车系统的新的信任评估方法；

以第i个约车用户(U_i)，双重参数(f_i,r_i)分别表示U_i报告的虚假位置信息和真实位置信息的数量，具有请求者角色的U_i的信任值(RT_i)可表示为：

其中δ是信任值的阈值，

显然，当U_i表现的总是诚实时f_i＝0，它的RT_i将总是等于1；在这种情况下，当U_i作为请求者时，U_i的服务请求将会被LBS服务器接受；一旦f_i≥0，RT_i将会随着f_i的增加而剧烈减少；

同样地，双重参数(w_i,c_i)表示U_i提交的错误的和正确的观察结果的数量，当U_i作为观察者时的信任值(OT_i)可以表示为：

当OT_i≥δ时，U_i作为观察者，U_i观察结果将被LBS服务器采纳。

结合RT_i和OT_i,U_i的综合信任值(ST_i)可以表示为：

ST_i的信任评估包含OT_i，因此OT_i的降低将会造成ST_i的衰减，这将会影响U_i从LBS服务器获得服务许可的机会；

为了帮助LBS服务器快速的做出验证决策，提出了三种信任决策，将其表示为：

J1：当RT_i＝1时，U_i的服务请求会被接受；

J2：当RT_i≥δ时，将调用在半径r内的可信观测过程；

J3：当RT_i<δ或ST_i<δ时，U_i的服务请求会被拒绝；

2)半径r内的可信观测

当U_i发送位置信息请求服务，在RT_i≥δ的条件下，LBS服务器将会调用半径r内的可信观测；如图2所示，TOR方案可以通过五个步骤来执行。

一种应用于网约车系统的虚假位置识别方法，包括以下步骤：

Step1，U_i给LBS(Location Based Service，基于位置服务)服务器发送查询消息Q[i]＝(U_i,l_i,sv_i,st_i)，l_i是U_i的位置信息，sv_i表示U_i基于它的位置信息想获得某种服务，st_i是发送Q[i]的时间戳；

Step 2，LBS服务器给U_i响应查询结果QH[lbs]＝(lbs,j_i,r,st_i)，lbs用来标识LBS服务器，j_i表示LBS服务器的判决，如果RT_i<δ或者ST_i<δ,j_i＝0，LBS服务器拒绝U_i的服务请求；如果RT_i≥δ,j_i＝1，LBS服务器在以U_i为中心，r为半径的范围内向邻近用户(observers)广播验证需求VN[lbs]＝(lbs,U_i,l_i,ttl_i,r,st_i)，ttl_i是有效时间，δ是信任值的阈值，RT_i是U_i的信任值。本方案要求所有的观察者必须在有效时间内返回观察结果；半径r可以根据用户活动范围动态调整；如果在网约车系统有更多的用户，则半径r被指定为一个更小的值，反之亦然；

Step 3，U_i向半径r内的观察者广播验证帮助VH[i]＝(U_i，l_i,ttl_i,st_i)；

Step 4，观察者分别测量接收到的VH[i]信号强度来估计与U_i的距离，假定U_j是一个观察用户，U_j给LBS服务器返回VO[j]＝(U_j,d_ij,v_ij,l_i,ttl_i,st_i)，d_ij是U_i和U_j的估计距离，v_ij是U_j的验证结果，如果d_ij>r,v_ij＝0，则表明是l_i虚假位置信息，d_ij≤r,v_ij＝1如果，则表明l_i是真实位置信息；

Step 5，LBS服务器给U_j返回一个结果通知FD[lbs]＝(lbs,f_i,st_i,)，f_i是LBS服务器最后的服务决定，如果final_i＝1，U_j可以从LBS服务器得到服务许可，反之亦然，final_i是基于多数原则，可以按照如下公式定义：

其中，n表示观察者的数量，t_j是U_j的信任权值，v_ij是U_j的验证结果。

缩写词列表和定义

TOR：Trusted observations within radius r；

RT：Requestortrust；

OT：Observer trust；

ST：Synthetical trust。

Claims (1)

1.一种应用于网约车系统的虚假位置识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

Step1，U _i 给LBS服务器发送查询消息Q[i]=(U _i , l _i , sv _i , st _i )，l _i 是U _i 的位置信息，sv _i 表示U _i 基于它的位置信息想获得某种服务，U _i 表示第i个约车用户，st _i 表示发送查询消息Q[i]的时间戳；

以第i个约车用户U _i ，双重参数(f _i , r _i ) 分别表示U _i 报告的虚假位置信息和真实位置信息的数量，具有请求者角色的U _i 的信任值RT _i 可表示为：

；

Step 2，LBS服务器给U _i 响应查询结果QH[lbs]=(lbs, j _i , r, st _i )，lbs用来标识LBS服务器，j _i 表示LBS服务器的判决，如果RT _i <δ 或者ST _i <δ, j _i =0，LBS服务器拒绝U _i 的服务请求；如果RT _i ≥δ, j _i =1，LBS服务器在以U _i 为中心，r为半径的范围内向邻近用户(observers) 广播验证需求VN[lbs]=( lbs, U _i , l _i , ttl _i , r, st _i )，ttl _i 是有效时间，δ是信任值的阈值，RT _i 是U _i 的信任值，ST _i表示Ui的综合信任值，本方案要求所有的观察者必须在有效时间内返回观察结果；半径r可以根据用户活动范围动态调整；如果在网约车系统有更多的用户，则半径r被指定为一个更小的值，反之亦然；

Step 3，U _i 向半径r内的观察者广播验证帮助VH[i]=(U _i， l _i , ttl _i , st _i )；

Step 4，观察者分别测量接收到的VH[i]信号强度来估计与U _i 的距离，假定U _j 是一个观察用户，U _j 给LBS服务器返回VO[j]=(U _j , d _ij , v _ij , l _i , ttl _i , st _i )，d _ij 是U _i 和U _j 的估计距离，v _ij 是U _j 的验证结果，如果d _ij >r, v _ij =0，则表明是l _i 虚假位置信息，d _ij ≤r, v _ij =1如果，则表明 l _i 是真实位置信息；

Step 5，LBS服务器给U _j 返回一个结果通知FD[lbs]=(lbs, final _i , st _i ,)，f _i 是LBS服务器最后的服务决定，如果final _i =1，U _j 可以从LBS服务器得到服务许可，反之亦然，final _i 是基于多数原则，可以按照如下公式定义：

其中， n表示观察者的数量，t _j 是U _j 的信任权值，v _ij 是U _j 的验证结果。

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