基于云架构的车联网位置服务隐私保护方法研究

The location based service is facing some privacy threats under environment of Internet of vehicles, but the present research results did nothing to solve these problems well, it is difficult to balance the contradictions between the effect of privacy preservation and the accuracy of treatment results, as well as lack of efficient objective method of forgery node detection, so safety and quality of location based service can’t get effective guarantee under environment of Internet of vehicles. In view of the above problems, cloud service architecture and anonymous communication mechanism are studied so as to establish a security model of privacy preservation for LBS under the environment of the Internet of vehicles, which can not only support the identity anonymity and location privacy, but also can ensure high efficiency and accuracy of anonymous regional selection, and objectivity of forgery node detection. On this basis, some methods of anonymous region selection and node detection are researched, to improve and become an optimized anonymous region selection algorithm and forgery node detection algorithm based on entropy and partition, and the algorithm can obtain good balance between the effect of privacy preservation and the regional selection results, not only can enhance the security strength, and can obtain high quality service, the method can reasonably evaluate the practicability and validity of the model and the algorithm. The research results have important significance for to effectively protect the identity information and location information of the user, and service contents from LBS under environment of Internet of vehicles，promote the application research on the Internet of vehicles and its security technology, improve the service ability of LBS provider and the quality of people's life.

目前的研究成果未能很好地解决车联网环境下位置服务所面临的隐私威胁，难以均衡隐私保护效果和处理结果精准性之间的矛盾，缺乏客观有效的匿名节点验证方法，车联网环境下的位置服务安全及质量不能得到有效保障。本课题针对上述问题，研究云服务架构和匿名通信机制，建立车联网环境下的位置服务隐私安全保护模型，使其不仅能够支持身份匿名和位置保护，而且能够保证匿名区域选择的高效性、精准性和伪节点检测的客观性；以此为基础，研究匿名区域选择和匿名节点验证方法，形成优化的匿名区域选择算法和伪节点检测算法，该算法在隐私保护效果和区域选择结果之间能够获得良好的平衡性，既能增强安全强度，又能获得优质服务，该方法能够合理地评价模型和算法的可行性和有效性。课题研究成果对于有效保护车联网环境下的用户身份信息、位置信息以及位置服务内容，推进车联网及其安全技术的应用研究、提升位置服务提供商的服务能力和改善人们的生活质量具有重要意义。

车联网是物联网在智能交通中的典型应用，是一种旨在拓展信息交互形式、改善交通状况、提高出行效率的智能综合网络体系，其固有的移动性、绑定性、位置精确性等特点，使其不仅面临传统互联网中所固有的非法访问、拒绝服务和垃圾信息等安全威胁，还面临车联网所独有的如位置敏感信息泄露的隐私威胁等安全问题。针对上述问题，项目组查阅了相关领域的文献资料，密切关注相关领域的国际前沿，主要开展了车联网隐私保护及其安全模型、算法和评估三个方面的研究工作，完成了以下研究目标和成果：1）为云环境下增强车联网位置服务隐私保护、提升位置服务的敏捷性及其质量，提供了更高安全级别的优先级混合访问控制模型、条件隐私保护认证系统模型、恶意攻击预防模型、节点行为特征分析及关联检测模型、弧边多边形匿名区域构造方法、自适应访问控制模型，对匿名区域选择算法的优化、隐私保护及其安全算法的研究具有更强的支持能力；2）为云环境下构建和选择匿名区域、响应车联网服务请求，提供了更有效的属性加密算法、位置隐私保护算法、恶意攻击检测算法、伪节点检测算法，在兼顾位置服务隐私保护效果和服务响应质量两方面具有更好的均衡能力；3）为云环境下预防和消除非法节点带给车联网的威胁，提供了更精准的用户行为评估方法、安全风险定量评估方法、节点信任评估方法、位置隐私保护算法性能评估方法，对节点合法与否具有更优的判定能力、对增强合法节点的安全性具有更强的保障能力；4）发表学术论文17篇，其中SCI收录3篇、EI收录12篇，完成研究工作报告1份，申请国家发明专利9项，授权国家发明专利6项，登记软件著作权1项，培养毕业硕士生15名，协助培养毕业博士生1名。严格对照项目申请书和计划书，项目组已经圆满完成了约定的各项研究任务并实现了预期目标，所取得的研究成果对于推进车联网及其安全技术的应用研究、提升位置服务提供商的服务能力和改善人们的生活质量具有重要意义。