面向移动社交网络的位置隐私保护方法

doi:10.11959/j.issn.2096-109x.2015.00007

网络与信息安全学报 ›› 2015, Vol. 1 ›› Issue (1): 50-57.doi: 10.11959/j.issn.2096-109x.2015.00007

面向移动社交网络的位置隐私保护方法

许志凯,张宏莉,史建焘,田志宏()

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，黑龙江哈尔滨 150001

修回日期:2015-10-08 出版日期:2015-12-01 发布日期:2016-01-12
作者简介:许志凯（1988-），男，山东潍坊人，哈尔滨工业大学博士生，主要研究方向为云计算和信息安全。|张宏莉（1973-），女，吉林榆树人，哈尔滨工业大学教授、博士生导师，主要研究方向为网络与信息安全、网络测量与建模、网络计算、并行处理等。|史建焘（1980-），男，黑龙江哈尔滨人，哈尔滨工业大学讲师，主要研究方向为P2P和网络安全。|田志宏（1978-），男，黑龙江哈尔滨人，哈尔滨工业大学副教授、博士生导师，主要研究方向为网格通信和信息安全。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61202457);国家自然科学基金资助项目(61173144);国家自然科学基金资助项目(61402137);国家自然科学基金资助项目(61402149);国家重点基础研究发展计划（“973”计划）基金资助项目(2011CB302605);国家重点基础研究发展计划（“973”计划）基金资助项目(2013CB329602)

Location privacy protection for mobile social network

Zhi-kai XU,Hong-li ZHANG,Jian-tao SHI,Zhi-hong TIAN()

School of Computer Science and Technology,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China

Revised:2015-10-08 Online:2015-12-01 Published:2016-01-12
Supported by:
The National Natural Science Foundation of China(61202457);The National Natural Science Foundation of China(61173144);The National Natural Science Foundation of China(61402137);The National Natural Science Foundation of China(61402149);The National Basic Research Program of China (973 Program)(2011CB302605);The National Basic Research Program of China (973 Program)(2013CB329602)

摘要/Abstract

摘要：

移动社交网络为人们的生活带来了极大的便利，但用户在享受这些服务带来便利的同时，个人位置隐私受到了严重威胁。首先对用户位置隐私保护需求进行了形式化描述，继而针对用户的敏感兴趣点泄露问题，提出了一种情景感知的隐私保护方法。该方法将位置信息、社交关系、个人信息引入到知识构建算法中以计算兴趣点间的相关性，并利用该相关性及时空情景实时判断发布当前位置是否会泄露用户隐私，进而实现了隐私保护与服务可用性间的平衡。最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。

关键词: 社交网络, 移动社交网络, 位置隐私, 推理攻击

Abstract:

Given its high utility value,mobile social network services(MSNS),however,has raised serious concerns about users’ location privacy.The location privacy requirements of users in MSNS are personal and dynamic,thus a metric called confidence was proposed to quantify the privacy risks.To avoid the adversary inferring users’ privacy,a method of legation privacy protection was designed to calculate the correlation between the locations through lo-cation information,social relation and personal information.Then the correlation and the space-time background were used to evaluate whether the users’ published geo-content meet the user’s privacy requirement.Eventually,our experimental results demonstrate the validity and practicality of the proposed strategy.

Key words: social network, mobile social network, location privacy, inference attack

中图分类号:

TP393

许志凯,张宏莉,史建焘,田志宏. 面向移动社交网络的位置隐私保护方法[J]. 网络与信息安全学报, 2015, 1(1): 50-57.

Zhi-kai XU,Hong-li ZHANG,Jian-tao SHI,Zhi-hong TIAN. Location privacy protection for mobile social network[J]. Chinese Journal of Network and Information Security, 2015, 1(1): 50-57.

图/表 8

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参考文献 13

[1]	GRUTESER M , GRUNWALD D . Anonymous usage of loca-tion-based services through spatial and temporal cloak-ing[C]// Proceedings of the 1st International Conference on Mobile Systems,Applications and Services,San Francisco,CA. 2003: 31-42.
[2]	BAMBA B , LIU L , PESTI P ,et al. Supporting anonymous location queries in mobile environments with privacygrid[C]// Proceedings of the 17th International World Wide Web Conference,Beijing. 2008: 237-246.
[3]	LI H P , HU H , XU J . Nearby friend alert:location anonymity in mobile geosocial networks[J]. Pervasive Computing, 2013,12(4): 62-70.
[4]	HENGARTNER U , . Hiding location information from loca-tion-based services[C]// Proceedings of International Conference on Mobile Data Management,Mannheim. 2007: 268-272.
[5]	ZHAO X , LI L , XUE G . Checking in without worries:location privacy in location based social networks[C]// Proceedings of IEEE INFOCOM,Turin. 2013: 3003-3011.
[6]	LI X , JUNG T . Search me if you can:privacy-preserving location query service[C]// Proceedings of IEEE INFOCOM,Turin. 2013: 2760-2768.
[7]	SHOKRI R , THEODORAKOPOULOS G , DANEZIS G ,et al. Quantifying location privacy:the case of sporadic locate on exposure[C]// Proceedings of the 11st International Conference on Pri-vacy Enhancing Technologies Symposium (PETS),Waterloo,ON. 2011: 57-76.
[8]	CHENG R , ZHANG Y , BERTINO E ,et al. Preserving user location privacy in mobile data management infrastructures[C]// Proceedings of the 6th Privacy Enhancing Technologies (PETS),Cambridge. 2006: 393-412.
[9]	WANG Y , XU D , HE X ,et al. L2P2:location-aware location pri-vacy protection for location-based services[C]// Proceedings of IEEE INFOCOM,Orlando,FL. 2012: 1996-2004.
[10]	GHINITA G , GABRIEL M L , SILVESTRI C ,et al. Preventing velocity-based linkage attacks in location-aware applications[C]// Proceedings of the 17th ACM SIGSPATIAL International Confer-ence on Advances in Geographic Information System,Seattle,WA. 2009: 246-255.
[11]	NOULAS S , SCELLATO C , MASCOLO C ,et al. An empirical study of geographic user activity patterns in foursquare[C]// Proceedings of 5th International Conference on Weblogs and Social Media,Barcelona,Catalonia. 2011: 17-21.
[12]	HAN J , PEI J , YIN Y ,et al. Mining frequent patterns without can-didate generation:a frequent-pattern tree approach[J]. Data Mining＆ Knowledge Discovery, 2004,8(1): 53-87.
[13]	GAO H , TANG J , LIU H . Exploring social-historical ties on loca-tion-based social networks[C]// Proceedings of the 6th International AAAI Conference on Weblogs and Social Media,Dublin. 2012: 114-121.

[1]	陈赛特, 李卫海, 姚远志, 俞能海. 轻量级K匿名增量近邻查询位置隐私保护算法[J]. 网络与信息安全学报, 2023, 9(3): 60-72.
[2]	时文旗, 罗向阳, 郭家山. 基于加权最小二乘的社交网络用户定位方法[J]. 网络与信息安全学报, 2022, 8(3): 41-52.
[3]	谢绒娜, 范晓楠, 袁琳, 郭子晨, 朱家玉, 史国振. 在线社交网络中延伸访问控制机制研究[J]. 网络与信息安全学报, 2021, 7(5): 123-131.
[4]	蒋忠元, 陈贤宇, 马建峰. 社交网络中的社团隐私研究综述[J]. 网络与信息安全学报, 2021, 7(2): 10-21.
[5]	张鑫,羌卫中,吴月明,邹德清,金海. 基于卷积神经网络恶意安卓应用行为模式挖掘[J]. 网络与信息安全学报, 2020, 6(6): 35-44.
[6]	王培,贾焰,李爱平,蒋千越. 基于DeepLink的社交网络去匿名方法[J]. 网络与信息安全学报, 2020, 6(4): 104-108.
[7]	赖慧彬,许力,曾雅丽,朱瑞. 基于椭圆曲线的ElGamal型位置隐私保护方案[J]. 网络与信息安全学报, 2020, 6(3): 30-38.
[8]	曲强,于洪涛,黄瑞阳. 基于注意力机制的社交垃圾文本检测方法[J]. 网络与信息安全学报, 2020, 6(1): 54-61.
[9]	李森有,季新生,游伟. 基于置信度分析的差分隐私保护参数配置方法研究[J]. 网络与信息安全学报, 2019, 5(4): 29-39.
[10]	曲强, 于洪涛, 黄瑞阳. 社交网络异常用户检测技术研究进展[J]. 网络与信息安全学报, 2018, 4(3): 13-23.
[11]	黄仁季,叶清,吴倩. 无线传感器网络节点位置隐私保护研究[J]. 网络与信息安全学报, 2017, 3(11): 59-67.
[12]	陈天柱,郭云川,牛犇,李凤华. 面向社交网络的访问控制模型和策略研究进展[J]. 网络与信息安全学报, 2016, 2(8): 1-9.
[13]	何建琼,田有亮,周凯. 可证明安全的社交网络隐私保护方案[J]. 网络与信息安全学报, 2016, 2(8): 62-67.
[14]	姚瑞欣,李晖,曹进. 社交网络中的隐私保护研究综述[J]. 网络与信息安全学报, 2016, 2(4): 33-43.
[15]	仝伟,毛云龙,陈庆军,王彬入,张保佳,仲盛. 抗大数据分析的隐私保护：研究现状与进展[J]. 网络与信息安全学报, 2016, 2(4): 44-55.

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