CN113573305A - 一种无线协作定位中的位置隐私保护方法 - Google Patents

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Abstract

一种无线协作定位中的位置隐私保护方法，该方法根据无线网络中某个用户位置隐私泄露的风险值，有参考地对发送给该用户的定位数据进行加密，包括步骤：发送给某个用户的定位数据未加密，应对窃听者通过该用户定位测量数据的分布获取其位置信息；在窃听选择的窃听方式下，利用用户位置估计值的费希尔信息矩阵，计算出该用户位置隐私泄露的风险值；根据每个用户位置隐私泄露的风险值，为发送给该用户的定位数据设置不同的位置差分隐私加密因子，用该因子作为拉普拉斯机制的加密参数，采用拉普拉斯机制对发送给该用户的定位数据进行加密。该方法避免了因盲目过度的噪声添加而导致数据的可用性降低，提高了定位结果的准确性。

Description

一种无线协作定位中的位置隐私保护方法
技术领域
本发明兼顾无线网络定位中用户在提高定位精度和保护位置隐私这两方面的需求，根据用户在网络中位置隐私泄露的不同风险情况，为每个用户设置不同的加密参数，属于无线定位技术领域，尤其涉及无线网络定位中的隐私保护。
背景技术
近年来，随着移动互联的高速发展以及云计算、物联网等新技术的兴起，人们对生活服务、出行及娱乐等的需求和习惯随之改变，促使在室内快速准确获得移动终端的位置信息和提供位置服务的需求变得日益迫切。在庞大的市场需求驱动下，室内定位技术的研究受到学术界和工业界的广泛关注。全球定位系统(Global Positioning System,GPS)、北斗等卫星定位技术虽然能在室外场景提供性能较佳的定位服务。然而，在环境复杂的室内场所，卫星信号受到障碍物遮挡以及多径反射等影响，无法提供准确的测量数据，导致定位效果很差；甚至在一些恶劣环境下，因不能接收足够多数目的卫星信号而无法满足定位的最低需求，导致其完全失去作用。因此，需要研究可以替代GPS等卫星系统的室内定位技术，以满足一系列现代化应用对高精度位置信息提出的迫切需求。
目前一种主流的室内定位技术是沿袭GPS的基本工作原理，即在需要定位的室内空间预先部署位置已知的锚节点充当“室内小卫星”，通过获取待定位的盲节点与多个锚节点之间的距离信息，采用多边测量等几何方法解算得到盲节点的位置坐标，再将其映射到对应的地图中。这种定位方法在所有测距达到一定准确率的情况下，能够取得比较好的定位效果，而且算法相对简单，实施比较容易。然而，在这种无线定位方法中，由于无线网络信道的广播特性，合法用户之间的传输数据同时也会被非法用户窃听，很有可能导致用户的位置隐私被泄露。一般情况下，可以采用添加噪声的方式对发送给用户的定位数据进行加密(比如，采用拉普拉斯机制进行加密)。然而，过度的噪声引入会降低定位数据的可靠性，影响定位结果的准确性。因而，需要同时兼顾用户在提高定位精度和保护位置隐私这两方面的需求。
发明内容
技术问题：为了保护无线网络定位中用户的位置隐私安全，需要对发送给用户的定位数据进行加密，然而，过度的加密会导致数据的可用性降低，影响用户的定位精度。为了兼顾无线网络定位中用户的定位结果准确性及位置隐私安全性两方面的要求，本发明提供一种无线网络定位中的位置隐私保护方法。本方法针对不同用户位置隐私泄露的风险情况，为每个用户单独设置不同的加密方式。
技术方案：为解决上述技术问题，本发明提供了一种无线网络定位中的位置隐私保护方法，其特征在于：该方法根据无线网络中某个用户位置隐私泄露的风险值，有参考地对发送给该用户的定位数据进行加密，该方法包括如下步骤：
(1)推断出在对发送给某个用户的定位数据不进行任何加密的情况下，窃听者想要通过该用户定位测量数据的分布获取其位置信息所可能采用的最佳窃听方式；
(2)结合窃听者可能采取的最佳窃听方式以及用户位置估计值的费希尔信息矩阵(Fisher Information Matrix,FIM)，计算出该用户位置隐私泄露的风险值；
(3)根据每个用户位置隐私泄露的风险值，为发送给该用户的定位数据设置不同的位置差分隐私加密因子，用该因子作为拉普拉斯机制的加密参数，采用拉普拉斯机制对发送给该用户的定位数据进行加密。
所述的无线网络定位中的位置差分隐私保护方法，其特征在于：对发送给用户的定位数据采用拉普拉斯机制加密来保护其位置的差分隐私时，不直接设置加密因子，而是根据用户所处的网络环境推算出其位置隐私泄露的风险值，根据该风险值设置拉普拉斯机制的加密参数。
有益效果：
本发明综合考虑无线网络定位中用户的定位结果准确性和位置隐私安全性的两方面要求，根据每个用户位置隐私泄露的不同风险，有参考地设置其加密机制中的加密参数，避免因盲目过度的噪声添加而导致数据的可用性降低，影响定位结果的准确性。
附图说明
图1是无线网络定位中的位置隐私保护步骤。
具体实施方式
无线网络定位中的位置隐私保护方法，其特征在于：该方法根据无线网络中某个用户位置隐私泄露的风险值，有参考地对发送给该用户的定位数据进行加密，该方法包括如下步骤：
(1)推断出在对发送给某个用户的定位数据不进行任何加密的情况下，窃听者想要通过该用户定位测量数据的分布获取其位置信息所可能采用的最佳窃听范围，该最佳窃听范围表示在此范围内用户定位测量数据分布的积分值取得最大；
(2)将该用户位置隐私泄露的风险值表示成窃听者可能采取的最佳窃听范围及用户位置估计值的费希尔矩阵值的关系式；
(3)将该用户的位置差分隐私加密因子表示成与上述风险值成反比关系的表达式，采用拉普拉斯机制对发送给该用户的定位数据进行加密，即对用户数据添加服从拉普拉斯分布的噪声，其中采用的噪声加密参数为用户的位置差分隐私加密因子。
所述的无线网络定位中的位置差分隐私保护方法，其特征在于：对发送给用户的定位数据采用拉普拉斯机制加密来保护其位置的差分隐私时，不直接设置加密因子，而是根据用户所处的网络环境推算出其位置隐私泄露的风险值，根据该风险值设置拉普拉斯机制的加密参数。
结合附图1及相关公式，对本发明方案设计作进一步的具体描述。
假设发送给用户i的未经加密的定位数据记为ri。在无线定位系统中，由于无线信道的多径等因素对数据造成影响的未知参数记为η。窃听者的最佳窃听范围C*为
Figure BDA0003194262290000031
其中，
Figure BDA0003194262290000032
fr(·；x,η)表示用户位置估计值x的分布。用户i的位置隐私泄露的风险值ζi为
Figure BDA0003194262290000033
Fi表示用户i的位置估计值的费希尔矩阵，表达式为
Figure BDA0003194262290000034
E{·}表示求期望值。
采用拉普拉斯(Laplace)机制对发送给用户i的定位数据进行加密，具体的添加噪声方式如下：
Figure BDA0003194262290000041
其中：l＝maxD,D′‖Dd-D′d‖1(d是测量数据的维数，‖·‖1表示一阶范数距离，D是定位数据)，Laplace(ε)表示服从概率密度函数为
Figure BDA0003194262290000042
的Laplace分布。
以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明的保护范围并不以上述实施方式为限，但凡本领域普通技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。

Claims (2)

1.一种无线协作定位中的位置隐私保护方法，其特征在于：该方法根据无线网络中某个用户位置隐私泄露的风险值，有参考地对发送给该用户的定位数据进行加密，该方法包括如下步骤：
(1)发送给某个用户的定位数据未加密，应对窃听者通过该用户定位测量数据的分布获取其位置信息；
(2)在窃听选择的窃听方式下，利用用户位置估计值的费希尔信息矩阵(FisherInformation Matrix,FIM)，计算出该用户位置隐私泄露的风险值；
(3)根据每个用户位置隐私泄露的风险值，为发送给该用户的定位数据设置不同的位置差分隐私加密因子，用该因子作为拉普拉斯机制的加密参数，采用拉普拉斯机制对发送给该用户的定位数据进行加密。
2.如权利要求1所述的无线协作定位中的位置隐私保护方法，其特征在于：假设发送给用户i的未经加密的定位数据记为ri；在无线定位系统中，数据受影响的未知参数记为η；窃听者的最佳窃听范围C*为
Figure FDA0003194262280000011
其中，
Figure FDA0003194262280000012
fr(·；x,η)表示用户位置估计值x的分布；用户i的位置隐私泄露的风险值ζi为
Figure FDA0003194262280000013
Fi表示用户i的位置估计值的费希尔矩阵，表达式为
Figure FDA0003194262280000014
E{·}表示求期望值；
采用拉普拉斯(Laplace)机制对发送给用户i的定位数据进行加密，具体的添加噪声方式如下：
Figure FDA0003194262280000015
其中：l＝maxD,D′‖Dd-D′d‖1(d是测量数据的维数，‖·‖1表示一阶范数距离，D是定位数据)，Laplace(ε)表示服从概率密度函数为
Figure FDA0003194262280000016
的Laplace分布。
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