Şehirsel Bölge Yakınlık-Tabanlı Servislerde Konum Mahremiyeti Korumalı Sorgulama

Abstract

Bu çalışma, özel bir tür konum tabanlı hizmetler (LBS'ler) olan, merkezi yakınlık tabanlı hizmetler (PBS'ler) için kentsel alanda konum mahremiyeti korumalı konum güncellemeleri ve civardaki arkadaş (NF) sorgulamalarını inceler. Hareketlilik modeli, kullanıcıların düzenli olmayan aralıklarla hareket ettikleri ve konumlarını kaydettikleri/raporladıkları bir şehirsel alan açıklamalı şehir ağı (ACN) üzerine kuruludur. Şehirsel alan kısıtları nedeniyle, kullanıcı hareketliliği sadece ağırlıklı yönlü bir çizge olarak modellenen şehir yol ağı üzerindedir. Çalışma kapsamında, kullanıcılar her zaman arkadaşlarının nerede olduğuna meraklıdırlar. Ancak, PBS sağlayıcısı, kullanıcıların nerede olduğu konusunda meraklı (güvenilmez) veya meraklı olmayabilir (güvenilir). İki tür konum mahremiyeti sorunu, birleşik bir çatıda tanımlanmış ve ele alınmıştır, (i) konum güncellemelerinde Özne Anonimliği, yani konum güncelleyicinin konum anonimliğini sağlama (meraklı PBS sağlayıcısına karşı) ve (ii) NF sorgulamasında Nesne Anonimliği, yani NF sorgu yanıtlarında arkadaşların konum anonimliğinin sağlanması (meraklı NF sorgulayıcıya karşı). Bu nedenle, güvenilir PBS sağlayıcıları için özne anonimliği sorunu yoktur. Güvenilir PBS sağlayıcı durumunda, zayıf konum k-anonimliği ve güçlü konum k-anonimliği olarak adlandırılan iki konum anonimliği modeli tanıtılmıştır. Saldırı senaryoları, saldırganın (NF sorgusunu yapan kullanıcı) arkadaşlarının nerede olduğuna dair kanısını modellemektedir. PBS sağlayıcısı her saldırganın her arkadaşın nerede olduğuna dair kanısını simüle eder ve her kullanıcının konumunun anonimliğini sağlamak için bazı arkadaşları sorgu sonucundan gizler. Zayıf/güçlü konum k-anonimliği sağlamak için kriptografik protokollere ihtiyaç duymayan etkili ve verimli algoritmalar geliştirilmiştir. Ayrıca Spark üzerinde MapReduce kullanarak yüksek performanslı gerçekleştirim ele alınmıştır. Simüle edilmiş bir hareketlilik ile iki gerçek çizge üzerinde, esas olarak mahremiyet/fayda değişimi ve çalışma zamanı verimliliği konularını ele alan, kapsamlı bir deneysel değerlendirme sunulmuştur. Güvenilmez PBS sağlayıcı durumunda, ilk olarak, her bir konum mahremiyet profili için k-üyeli bölütleme ile ACN'den açıklamalı kaba şehir ağı (ACCN) olarak adlandırılan perdeleme haritası oluşturularak Özne Anonimliği görevi çözülmektedir. ACCN için bir performans metriği çizgenin mümkün olduğunca kompakt olmasıdır. Bu doğrultuda, altçizgelerin temsili prototip düğümlerini seçmek için bir sezgisel yöntem geliştirilmiştir. Konum anonimliğinin zamansal boyutu, zayıf konum k-anonimliği (anlık görüntü konumu anonimliği sağlamak için) ve güçlü konum k-anonimliği (tarihsel konum anonimliği sağlamak için) olarak adlandırılan iki anonimlik modeli kavramıyla ele alınmıştır. Saldırı senaryosu her konum güncellemesinde saldırganın (LBS sağlayıcısı) kullanıcıların nerede olduğuna dair kanısını modeller. Çevrimiçi aşamada, algoritmalarımız her konum güncelleme talebinde anonimlik ihlali testleri yapar ve anonimliği ihlal eden paylaşımları engeller. Simüle edilmiş hareketliliğe sahip üç gerçek ACN üzerinde temelde mahremiyet/fayda değişimi hususunu hedefleyen kapsamlı bir deneysel değerlendirme sunulmuştur. Bahsi geçen veri kümeleri bu çalışma kapsamında oluşturulmuştur. Problemin ilginç yanlarından birisi ortak konumlandırma saldırılarıdır. Bu saldırı tipi de adreslenmiş ve çözüm önerisi oluşturulmuştur. Güvenilmez PBS sağlayıcı durumu için Nesne Anonimliği, güvenilir PBS sağlayıcı durumuna benzer bir yaklaşım kullanılarak çözülmüştür. Ek olarak, kullanıcılar tek tip güven seviyeleri veya asimetrik güven seviyeleri (PBS sağlayıcısına ve arkadaşlarına karşı) beyan edebilirler. Her iki durum ayrı ayrı araştırılmıştır. Gerçek bir veri kümesi üzerinde deneysel bir değerlendirme yapılmıştır.