无线网络安全 课件 第12章 基于博弈论的隐私保护用户位置分布移动群智感知方案.pptx

基于博弈论的隐私保护用户空间分布移动群智感知方案

研究背景现有工作方案设计理论分析实验结果总结研究背景基于博弈论的隐私保护用户空间分布移动群智感知方案

研究背景移动互联网的普及使得众多基于移动互联网的服务融入了人们的日常生活，其中用户可选择参与的应用服务呈现日益丰富的发展趋势。用户不仅可以作为信息请求者参与基于位置的服务（LocationBasedServices,LBS）从而享受各种便利与乐趣，也可以作为信息提供者加入移动群智感知（MobileCrowdsensing,MCS）服务从而通过感知数据参与到信息收集的过程中。LBS服务移动用户移动用户MCS服务信息请求者：获取服务信息提供者：感知数据服务提供方

研究背景移动群智感知（MCS）为数据收集和共享打开了一扇新的大门，受到了工业界和学术界的广泛关注。其中一个典型应用是用户空间分布群智感知，其中用户向平台发送自己的位置信息，平台依据从用户处收集的位置信息统计得到用户整体的空间分布，并将统计得到的空间分布反馈给用户为用户所用。LBS服务移动用户移动用户MCS服务信息请求者：获取服务信息提供者：感知数据服务提供方

研究背景美国一家名为LocationSmart的公司被曝其LBS服务存在漏洞。通过该LBS服务的漏洞，黑客可获取系统内用户的位置信息，从而对用户进行骚扰或跟踪。印度官方推出的用于追踪Covid-19传播的APP存在设计缺陷，使得黑客可以跟踪所有用户的精确位置，并据此推断一个用户是否为Covid-19阳性。由于用户享受移动互联网服务时，需要提供自己的位置信息。此时，攻击者可能搜集并滥用用户提交的位置信息，从而推测出大量有关用户的敏感信息。

研究背景为了能够感知用户空间分布的同时保护其位置隐私，现有工作的典型做法是采用去中心化的本地化差分隐私的方法。虽然本地化差分隐私可以在不依赖可信第三方的情况下实现对用户位置隐私的保护，但却忽略了现实中作为系统参与者的用户是理性的且不具备关于其他用户的任何知识。

研究背景现有工作方案设计理论分析实验结果总结基于博弈论的隐私保护用户空间分布移动群智感知方案现有工作

隐私保护空间分布感知的研究，主要分为两类：基于集中式差分隐私：使用可信服务器收集用户位置,随后在采用差分隐私拉普拉斯机制对用户空间分布进行加噪的同时估计每个网格区域中的大致用户数量。这类方案依赖可信的中心式服务器，因此在实际应用中并不能很好地得到推行。现有工作

本地化差分隐私：使用个性化本地差分隐私的概念以获取用户的空间数据。由于本地差分隐私在每次提交的信息中只生成一个扰动位置，因此对于服务器而言仅根据用户提交的扰动位置去评估感知分布的准确性是困难的。现有工作研究现状只关注于服务器端对用户分布的聚合生成,而忽略了不同用户对感知分布的不同期望。因此，现有的工作均不适用于理性用户隐私保护的空间分布感知。

研究背景现有工作方案设计理论分析实验结果总结方案设计基于博弈论的隐私保护用户空间分布移动群智感知方案

方案设计选择隐私保护技术工具；隐私保护空间分布群智感知建模为博弈的满意度形式；定义该博弈的满意度均衡；设计策略学习算法以令感知用户达到满意度均衡。解决途径：

方案设计多次提交位置信息差分隐私？多次提交过程位置精度可调通过用户提交位置评估空间分布选择隐私保护技术工具；解决途径：

方案设计解决途径：隐私保护工具：空间隐匿

方案设计用户：策略：策略空间：隐私保护空间分布群智感知建模为博弈的满意度形式；解决途径：

方案设计一个策略组合是博弈的满意度均衡，如果，都有成立；满意度均衡是一种状态，在该状态下所有用户都能得到满意的感知分布，从而不会改变当前所采用的隐私策略；定义该博弈的满意度均衡；解决途径：

方案设计设计策略学习算法以令感知用户达到满意度均衡。

研究背景现有工作方案设计理论分析实验结果总结基于博弈论的隐私保护用户空间分布移动群智感知方案四.理论分析

理论分析收敛性分析：所提算法能够促进用户得到满意的分布精度，使得博弈达到满意度均衡；隐私分析：一个用户能够得到的隐私保护水平与其分布精度期望间存在权衡关系。

研究背景现有工作方案设计理论分析实验结果总结基于博弈论的隐私保护用户空间分布移动群智感知方案五.实验结果

实验结果所提方法得到的感知分布与真实分布较为接近

实验结果算法实现满意度均衡的时延最大不超过0.25秒通信交互过程中所需带宽开销最大不超过1KB

研究背景现有工作方案设计理论分析实验结果总结基于博弈论的隐私保护用户空间分布移动群智感知方案六.总结

总结为了使理性用户在彼此不知情的情况