[发明专利]一种利用差分隐私保护Wifi Fingerprint室内定位系统隐私的方法

说明书

本发明公开了一种利用差分隐私保护Wifi Fingerprint室内定位系统隐私的方法，在待定位用户端采集到实时WiFi指纹，包括接入点AP名和相应的接收信号强度RSS，将AP序列发送给服务器；服务器根据用户端发送过来的AP序列从数据库中挑选出拥有相同AP序列的指纹记录形成一个指纹数据集；然后将这些指纹记录的采样点位置进行迭代聚类，在聚类过程中进行加噪处理，形成k个簇；对于每个参考点位置,基于概率选择新的位置替换原先的位置，将更新过后的指纹数据集发回给用户；最后在用户端计算实时指纹与接收数据集中指纹间的欧式距离并采用改进的KNN方法估计出用户的位置。本发明在保证数据可用性的同时也保护了数据隐私，对于用户端来说，本发明可以保护用户的位置隐私。

技术领域

本发明属于数据发布技术领域，具体涉及一种利用差分隐私保护WifiFingerprint室内定位系统隐私的方法。

背景技术

基于Wifi Fingerprint的室内定位被公认为是室内定位领域最具前景的技术之一，通过比较实时采集的指纹(Wifi信号强度)与数据库中已存的指纹来估算出用户端的位置，这种方法的优势很明显，可以实现低成本和高可靠性。但潜在的隐私问题也不容忽视，定位过程中可能会泄露用户端的位置信息以及服务器数据库的数据隐私。

传统的隐私保护方法有同态加密技术和匿名处理。同态加密如Paillier加密，缺点是计算开销比较大；匿名处理包括泛化、压缩、数据交换技术等很难实现数据隐私与实用性的平衡。如公开号为CN105530609A、名称为“基于Wi-Fi指纹的高效隐私保护的室内定位方法”的解决方案是首先收集室内每个位置的指纹并生成索引集合；然后将索引集合通过无线网络传给用户端，以待用户完成对自己位置信息的查找，所述的指纹是指每个位置对应每个Wi-Fi接入点的RSS信号；所述的索引集合包括：若干个哈希表、每个哈希表的对应函数组的参数以及用指纹序号标记的每个指纹的位置坐标。本发明采用位置敏感哈希函数对位置隐私的加密方法，以达到高效性和隐私保护的性质。通过对定位的重新设计，来达到减少计算时间空间，提高定位精度，以及保护用户和服务器位置信息隐私的目的。但该发明的其不足之处在于攻击者可以通过暴力(brute-force)方式获取数据库的近似信息，即攻击者伪造尽量多合法范围内的WiFi 指纹，使用该方案得到所有WiFi指纹的定位结果，当与索引集合中参考点位置相同时，这些定位结果和对应的伪WiFi指纹组成的数据库和原数据库就非常相似了。

发明内容

本发明目的在于提供了一种利用差分隐私保护Wifi Fingerprint室内定位系统隐私的方法，该方法在Wifi Fingerprint室内定位系统的基础上利用K-means法、Laplace机制和指数机制实现差分隐私保护，该方法通过将服务器数据库中提取出的Wifi指纹记录的位置使用K-means和Laplace机制进行迭代聚类形成k个簇，从而降低位置的稀疏性，避免后续引入大量噪声；在聚类过程中对所有位置到所属中心的总距离之和添加Laplace噪声，而不是针对每个位置加噪，是因为簇相对于位置来说没有那么稀疏，因此添加的总噪声会显著降低；最后根据指数机制选出新位置坐标进行替换，从而使整个数据集得到消毒更新，将更新后的数据集发布给待定位用户端，在用户端估算出用户的位置。相对于其他隐私保护方法，该方法不仅保护了用户的位置信息，还获得了数据库数据的可用性和隐私的权衡。

为实现上述目的，本发明提出的技术方案是一种利用差分隐私保护WifiFingerprint室内定位系统隐私的方法，具体包括如下步骤：

步骤1：用户端采集用户实时的Wifi信号，并将AP序列发送给服务器，提出定位请求；

步骤2：服务器从指纹数据库中挑选出符合条件的指纹记录，生成一个指纹数据集；

步骤3：将这个数据集中的所有参考点位置利用差分隐私进行迭代聚类，形成k 个集群；

步骤4：对于每个参考点位置,基于概率选择新的位置替换原先的位置,并将更新过后的指纹数据集发回给用户；