移动群智感知中基于网格混淆的位置隐私保护

摘要

针对现有移动群智感知(mobile crowd sensing, MCS)面临的隐私泄露问题，引入一种混合式区块链架构来构建系统，实现MCS的去中心化，并通过私有区块链保护工人隐私记录。采用无证书签密实现用户数据传输过程中的机密性和完整性，保证用户信息的安全性。为了降低位置隐私暴露的风险，提出一种基于网格混淆的位置隐私保护方案(location privacy protection scheme based on grid obfuscation, LPPSGO)。该方案通过H3索引系统划分多精度六边形网格，实现工人位置的空间隐匿，工人可以根据个性化隐私需求扰动自身位置，无须担心真实位置的暴露。仿真实验结果表明，LPPSGO能有效提高MCS系统的任务分配成功率，减少时间开销，与其他位置保护方案相比，安全性更强，覆盖性能更好。

关键词

移动群智感知 / 网格混淆 / 混合区块链 / 位置隐私保护 / 差分隐私

基金资助

国家自然科学基金项目(61300216); 河南省高等学校重点科研项目(23A520033); 河南理工大学博士基金(B2022-16,B2020-32)