本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)發(fā)布技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種利用差分隱私保護(hù)wififingerprint室內(nèi)定位系統(tǒng)隱私的方法。
背景技術(shù):
基于wififingerprint的室內(nèi)定位被公認(rèn)為是室內(nèi)定位領(lǐng)域最具前景的技術(shù)之一,通過比較實時采集的指紋(wifi信號強(qiáng)度)與數(shù)據(jù)庫中已存的指紋來估算出用戶端的位置,這種方法的優(yōu)勢很明顯,可以實現(xiàn)低成本和高可靠性。但潛在的隱私問題也不容忽視,定位過程中可能會泄露用戶端的位置信息以及服務(wù)器數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)隱私。
傳統(tǒng)的隱私保護(hù)方法有同態(tài)加密技術(shù)和匿名處理。同態(tài)加密如paillier加密,缺點是計算開銷比較大;匿名處理包括泛化、壓縮、數(shù)據(jù)交換技術(shù)等很難實現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私與實用性的平衡。如公開號為cn105530609a、名稱為“基于wi-fi指紋的高效隱私保護(hù)的室內(nèi)定位方法”的解決方案是首先收集室內(nèi)每個位置的指紋并生成索引集合;然后將索引集合通過無線網(wǎng)絡(luò)傳給用戶端,以待用戶完成對自己位置信息的查找,所述的指紋是指每個位置對應(yīng)每個wi-fi接入點的rss信號;所述的索引集合包括:若干個哈希表、每個哈希表的對應(yīng)函數(shù)組的參數(shù)以及用指紋序號標(biāo)記的每個指紋的位置坐標(biāo)。本發(fā)明采用位置敏感哈希函數(shù)對位置隱私的加密方法,以達(dá)到高效性和隱私保護(hù)的性質(zhì)。通過對定位的重新設(shè)計,來達(dá)到減少計算時間空間,提高定位精度,以及保護(hù)用戶和服務(wù)器位置信息隱私的目的。但該發(fā)明的其不足之處在于攻擊者可以通過暴力(brute-force)方式獲取數(shù)據(jù)庫的近似信息,即攻擊者偽造盡量多合法范圍內(nèi)的wifi指紋,使用該方案得到所有wifi指紋的定位結(jié)果,當(dāng)與索引集合中參考點位置相同時,這些定位結(jié)果和對應(yīng)的偽wifi指紋組成的數(shù)據(jù)庫和原數(shù)據(jù)庫就非常相似了。
技術(shù)實現(xiàn)要素:
本發(fā)明目的在于提供了一種利用差分隱私保護(hù)wififingerprint室內(nèi)定位系統(tǒng)隱私的方法,該方法在wififingerprint室內(nèi)定位系統(tǒng)的基礎(chǔ)上利用k-means法、laplace機(jī)制和指數(shù)機(jī)制實現(xiàn)差分隱私保護(hù),該方法通過將服務(wù)器數(shù)據(jù)庫中提取出的wifi指紋記錄的位置使用k-means和laplace機(jī)制進(jìn)行迭代聚類形成k個簇,從而降低位置的稀疏性,避免后續(xù)引入大量噪聲;在聚類過程中對所有位置到所屬中心的總距離之和添加laplace噪聲,而不是針對每個位置加噪,是因為簇相對于位置來說沒有那么稀疏,因此添加的總噪聲會顯著降低;最后根據(jù)指數(shù)機(jī)制選出新位置坐標(biāo)進(jìn)行替換,從而使整個數(shù)據(jù)集得到消毒更新,將更新后的數(shù)據(jù)集發(fā)布給待定位用戶端,在用戶端估算出用戶的位置。相對于其他隱私保護(hù)方法,該方法不僅保護(hù)了用戶的位置信息,還獲得了數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的可用性和隱私的權(quán)衡。
為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提出的技術(shù)方案是一種利用差分隱私保護(hù)wififingerprint室內(nèi)定位系統(tǒng)隱私的方法,具體包括如下步驟:
步驟1:用戶端采集用戶實時的wifi信號,并將ap序列
步驟2:服務(wù)器從指紋數(shù)據(jù)庫中挑選出符合條件的指紋記錄,生成一個指紋數(shù)據(jù)集;
步驟3:將這個數(shù)據(jù)集中的所有參考點位置利用差分隱私進(jìn)行迭代聚類,形成k個集群;
步驟4:對于每個參考點位置,基于概率選擇新的位置替換原先的位置,并將更新過后的指紋數(shù)據(jù)集發(fā)回給用戶;
步驟5:用戶端計算實時信號指紋與接收到的指紋數(shù)據(jù)集中參考點指紋間的歐式距離,并使用改進(jìn)的k近鄰方法得到定位結(jié)果。
進(jìn)一步,上述步驟1中所述的實時wifi信號包括接入點的ap名和相應(yīng)的接收信號強(qiáng)度rss,即
上述步驟2所述的指紋數(shù)據(jù)庫包含了m個參考點位置以及每個位置所對應(yīng)的ni,i=1,2,...,m個ap的rss值,即
上述步驟3中的迭代聚類包括以下步驟:
步驟3-1:對于數(shù)據(jù)集中的|d2|個參考點位置,任意選定k個位置作為k個簇c1,c2,...,ck的中心,中心點分別記為
步驟3-2:將|d2|個參考點位置
步驟3-3:對所有位置到所屬簇中心的總距離之和添加符合laplace分布的噪聲,計算
步驟3-4:重新計算每個簇的中心位置
上述步驟4中所述位置替換系通過采用指數(shù)機(jī)制進(jìn)行,對于特定的位置ti,其所屬的簇是c′l,并將簇c′l中所有的位置列入候選集i中,用tj,tj∈i替換ti的概率為
上述步驟5中的實時信號指紋與數(shù)據(jù)集d′2中編號為i的指紋間的歐幾里得距離表示為
與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明的有益效果:
1、本發(fā)明保護(hù)了待定位用戶的位置信息,因為用戶位置的檢索估算在用戶端完成,因此攻擊者無法直接獲取到用戶的位置,并且用戶端只是將ap序列發(fā)布給服務(wù)器,攻擊者也無法獲得用戶端實時采集的wifi指紋,從而可以避免攻擊者通過查詢得到用戶的位置。
2、本發(fā)明保護(hù)了數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)信息,對數(shù)據(jù)庫的位置坐標(biāo)進(jìn)行了加噪處理并進(jìn)行了消毒更新,因此每次查詢得到的數(shù)據(jù)集都不會完全相同,攻擊者無法獲取數(shù)據(jù)庫準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)信息。
3、本發(fā)明對于基于wififingerprint室內(nèi)定位系統(tǒng),可以在保護(hù)用戶端與數(shù)據(jù)庫隱私的同時,使查詢數(shù)據(jù)仍具有可用性。
附圖說明
圖1為本發(fā)明系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
圖2為本發(fā)明系統(tǒng)的迭代聚類過程示意圖。
具體實施方式
以下結(jié)合說明書附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。
本發(fā)明的符號及其含義:
圖1為迭代聚類的過程示意圖,通過使用k-means和laplace機(jī)制對服務(wù)器數(shù)據(jù)庫中符合條件的wifi指紋記錄的參考點位置進(jìn)行聚類形成k個簇,從而降低數(shù)據(jù)集的稀疏性,避免后續(xù)引入大量噪聲。
如圖2所示,本發(fā)明提供了一種利用差分隱私保護(hù)wififingerprint室內(nèi)定位系統(tǒng)隱私的方法,用戶端實時收集wifi信號并向服務(wù)器發(fā)起定位請求,服務(wù)器根據(jù)要求從數(shù)據(jù)庫中挑選出符合條件的指紋記錄形成一個指紋數(shù)據(jù)集,使用差分隱私將這些指紋記錄的參考點位置進(jìn)行迭代聚類形成k個簇,然后選擇新的位置代替原先的位置,得到消毒處理過的指紋數(shù)據(jù)集并發(fā)回給用戶,在用戶端估算出用戶的位置。該方法將結(jié)合k-means法、laplace機(jī)制和指數(shù)機(jī)制實現(xiàn)的差分隱私應(yīng)用到了基于wififingerprint室內(nèi)定位領(lǐng)域。
本發(fā)明系統(tǒng)的運作流程具體如下:
步驟1:用戶端采集用戶實時的wifi信號,實時wifi信號包括接入點ap名和相應(yīng)的接收信號強(qiáng)度rss,即
步驟2:服務(wù)器從數(shù)據(jù)庫中挑選出符合條件的指紋記錄生成一個指紋數(shù)據(jù)集,指紋數(shù)據(jù)庫包含了m個參考點位置以及每個位置所對應(yīng)的ni,i=1,2,...,m個ap的rss值,即
步驟3:將這個數(shù)據(jù)集中所有位置進(jìn)行迭代聚類,形成k個簇,如圖1所示具體處理步驟包括:
步驟3-1:對于數(shù)據(jù)集中的|d2|個參考點位置,任意選定k個位置作為k個簇c1,c2,...,ck的中心,中心點分別記為
步驟3-2:將|d2|個參考點位置
步驟3-3:對所有位置到所屬簇中心的總距離之和添加符合laplace分布的噪聲,計算
步驟3-4:重新計算每個簇的中心位置
步驟4:選擇新的位置替換原先的參考點位置,位置的替換采用指數(shù)機(jī)制,對于特定的位置ti,其所屬的簇是cl',并將簇cl'中所有的位置列入候選集i中,用tj,tj∈i替換ti的概率為
步驟5:用戶端估算用戶的位置,實時信號指紋與數(shù)據(jù)集d′2中編號為i的指紋間的歐幾里得距離表示為