车载自组织网络隐私安全保护

Vehicular ad-hoc network (VANET) is one of the most fundamental technologies for Social Internet of Vehicles (SIoV). However, VANET is wireless, open and depends on users’ sensitive information such like user identity information, motion attributes, interests and social relationship, which is contradictory with the privacy protection. Therefore, users and vehicles’ privacy protection is one important problem. The development of SIoV on one hand incurs new kinds of privacy information like subscribe-publish information and social relationship, on the other brings opportunistic communication technology into VANET. Privacy protection for VANET faces terrific challenges. .Privacy preserving authentication (PPA) is the primary part of SIoV privacy protection, which secures message authentication processes. The applications can be divided into non-safety and safety ones. The non-safety ones rely on opportunistic communication, which make the relaying nodes capable of eavesdropping users’ information. However current research only adapts to single-keyword opportunistic routing and cannot protect the privacy of multi-keyword opportunistic routing. In safety ones, malicious message conditional tracing is needed for authorized bureaus, but current work is only capable of tracing vehicle instead of the biological driver. .In order to satisfy privacy preservation and QoS needs, we conduct the research on privacy preservation protocol design and evaluation for safety and non-safety application. Firstly, we propose a decentralized lightweight PPA framework, which is compatible of both classes of applications. Secondly, in non-safety applications, we propose a PEFKS and CP-ABE based privacy preservation protocol for multi-keyword opportunistic routing. Thirdly in safety applications, we propose a two-factor based multi-level conditional traceability preserving protocol. At last, in order to evaluate the protocols, we propose a common security analyzing and performance evaluation method, which consists of security analysis based on symbolic approach, benchmark calculation and network simulation. Then we build a corresponding platform for VANET privacy preserving research and evaluate the above proposed protocols.

如何保护车载自组织网络用户和车辆的隐私安全是车联网领域的重要研究问题。隐私保护认证是隐私安全保护的首要环节，可对消息认证进行保护。现有车联网应用分为安全和非安全两类，其中非安全类应用由于依赖机会通信，使得中继节点可以截获用户信息，但已有研究只适用于单关键字机会路由，无法对多关键字机会路由进行隐私保护;而安全类应用需要在安全事故后对恶意消息源进行追溯，已有研究仅能够对车辆本身进行条件性可追溯，无法对驾驶人进行条件性可追溯。为解决以上问题，本课题首先提出一个通用的轻量级隐私保护认证协议框架，该框架同时适用于安全类和非安全类应用。在此基础上，针对非安全类应用，提出基于可搜索加密和用户属性基加密的多关键字机会路由隐私保护协议，针对安全类应用，提出分层条件性可追溯性保护的隐私保护认证协议。最后，提出隐私保护通用评价方法，并搭建车载自组织网络隐私保护验证平台，对本项目提出的协议进行评价和验证。

项目执行期间，根据项目计划书，从认证协议框架、认证协议等方面开展车载自组织网络隐私安全保护研究与应用，取得了一系列特色研究成果，包括针对智能网络计算卸载环境的数据安全与隐私需求模型、支持N次计算卸载的轻量级双向匿名认证协议、基于区块链辅助的边缘端嵌入认证协议，为车载自组织网络隐私安全保护提供重要的理论依据和手段；作为协议应用的优化方向，提出针对车辆运动的轨迹预测研究，为预判车辆行为、降低协议开销提供实际手段支撑。上述成果得到国内外同行的广泛认可和跟进，形成持续的学术影响力。受项目资助（第一标注），发表重要国际期刊和国际会议论文16篇（期刊论文7篇，会议论文9篇），其中5篇被SCI收录，分别发表在IEEE Network、IEEE Transactions on Vehicular Network等高水平国际期刊，9篇被EI收录。申请发明专利8项。相关成果为支撑，获中国指挥与控制学会科技进步奖。.取得代表性成果：（1）在协议框架方面，针对智能网络计算卸载环境，提出一种数据安全与隐私需求模型，包括端边云系统框架、计算卸载信息流、终端使用模式、敌手威胁模型等分析，指出了其数据安全和隐私需求；（2）在认证协议方面，一是提出支持N次计算卸载的轻量级双向匿名认证协议，解决连续计算卸载下的隐私保护认证问题，时间开销在车载设备达到对比协议的60.2%，在边缘设备达到对比协议的34.8%，二是提出基于区块链辅助的边缘嵌入车联认证协议，解决“端边云”双向认证中安全性与性能的平衡问题，与基于云服务器、基于代理的认证方案相比，时间开销降到58.2%，通信开销降到37.9%；（3）研制一种隐私保护通用安全分析与性能评估方法及平台，支持基于通用充分符号化分析的协议安全性证明和自动形式化验证、及真实城市交通场景仿真。.人才培养方面，直接参与项目研究的1名博士生获得博士学位，4名硕士生获得硕士学位。本项目负责人王飞被中科院计算所评为副研究员、硕士生导师。2名参与成员分别获博士和硕士学位后，留中科院计算所继续科研工作。