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普适计算环境下的隐私保护研究

彭志宇  
【摘要】:计算的无处不在和不可见是普适计算的目标。实现普适计算,需要一个个普适服务真正融入用户的生活环境。然而,对个人隐私的担忧成为用户享受普适服务的障碍。所以,提供具有隐私保护能力的普适服务,是普适计算真正获得大规模应用的重要前提。 从用户的个人信息流动角度出发,可以将典型的普适服务分为三个环节:个人信息获取,个人信息处理和个人信息分发。这三个环节都存在着隐私泄漏的风险。本文认为,现阶段解决普适服务的隐私问题最有效的手段,是在信息获取环节进行隐私控制。这样做,不仅可以从源头上降低信息的隐私性,而且回避了服务提供商的道德和安全风险。在信息获取环节进行隐私保护,需要解决的问题包括怎样在网络层实现匿名,授权隐私怎样得到控制,以及怎样保证上下文的隐私等 本文基于以上背景,开展了信息获取环节中上下文隐私控制和授权隐私控制的研究,具体内容归纳如下: (1)移动环境下的位置隐私保护。位置信息是普适计算中一类典型的上下文信息,基于位置信息的服务(LBS)正受到研究界和商业应用的广泛关注。本文发现对LBS进行位置匿名的研究大都是基于孤立服务的假设,而忽略了普适环境中用户往往是在移动中不断发送LBS查询这一事实。针对孤立服务假设的隐私保护算法,提出了基于移动模式的攻击(MPA),攻击者通过将同一用户的历史模糊化区域和对用户的移动模式预测结合起来进行攻击,可以显著降低匿名算法的效果。为抵抗MPA攻击,本文提出了以熵为匿名度量的匿名算法Mclique,以及其快速版本Fclique。实验证明它们均有效减低了攻击者对用户位置的识别率,且Fclique通过牺牲1-3%的匿名成功率和1-2%的攻击识别率,却在平均处理时间上仅为Mclique的25%,是一个很实用的算法。 (2)普适计算中的匿名授权机制。用户在申请普适服务时进行的认证授权过程,存在着身份暴露问题。在很多情况下,用户需要匿名的授权机制来保护隐私。信任管理是成熟的分布式授权管理机制,本文以基于角色的信任管理语言(RT语言)为基础,提出了一种可量化的匿名授权方法。通过用合适的代理角色作为中间代理来完成证书链的搜索过程,使得授权方无法得知用户的身份。证明了该方法的最坏时间复杂度与传统的非匿名方法相同,并提出了在各个节点上缓存其成员计算结果的优化机制。实验表明这一方案在较稳定的系统中非常有效,其处理时间仅超出非匿名方法的10%到25%,是可以接受的范围。 (3)基于直接证明的信任管理机制。在普适服务中,证书的传递是认证授权信息流的重要组成部分。证书中的信息常包含用户的授权策略和代理关系,具有很强的隐私敏感性。在传统的集中式证书搜集和推理的信任管理机制中,不仅证书的隐私得不到保护,其推理效率也很低。本文提出了一种基于直接证明的分布式证书链推理机制,让分布式系统中每个节点都成为推理器的一部分,直接参与子目标的证明,从而避免了证书公开广泛的传播。提出了以正向链接为主导的启发式搜索算法(HFCA),有效减低了传统纯反向链搜索的无序性。实验表明其时间性能明显优于传统的集中式推理以及基于纯反向链搜索的Lazy算法。


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