[发明专利]一种基于多边形范围的位置接近性检测隐私保护方法

说明书

本发明公开了一种基于多边形范围的位置接近性检测隐私保护方法，包括：步骤1,设置安全参数并计算得到系统参数；步骤2，基于同态加密算法获得接收方的私钥和公钥；步骤3，接收方设置一个包含接收方位置坐标的多边形，基于多边形的顶点集合和接收方的公钥通过同态加密算法计算得到密文集合并发送给发送方；发送方基于自身位置坐标、系统参数和密文集合计算得到接近性检测的密文结果集合并发送给接收方；步骤4，接收方获得接近性检测结果。本发明提出了安全性高的接近性检测隐私保护方法,对原始方向进行正确地随机化处理，在混淆原方向值的同时保留其符号比特(即正负性)，能够在提供隐私保护的同时提供正确的接近性检测结果。

技术领域

本发明涉及一种隐私保护方法，特别是涉及一种基于多边形范围的位置接近性检测隐私保护方法。

背景技术

如今，许多移动设备(例如，智能手机或平板电脑)可实时测量并报告精确位置，很大程度上促进了移动网络上的基于移动位置服务(LBS，Location Based Service)的发展。一个最基础的LBS是位置接近性检测，其功能为使一个用户能够测试另一个用户是否就在其附近，位置接近性检测可以帮助用户找到他们附近的朋友、优步汽车、或紧急情况下的医务人员，推动了大量社交应用程序的发展。虽然有些用户不反对将其位置共享给第三方进行位置接近性检测，但是位置信息的泄露可能造成严重的隐私威胁，如恶意跟踪、骚扰、甚至绑架等。潜在的攻击者可能来自从好奇的社交媒体联系人、家庭成员、甚至是职业罪犯(例如，窃贼检查受害者是否在家)。因此，用户往往期望基于位置的移动应用在提供保留的位置接近检测服务的同时，保护用户隐私的确切位置。

以往的接近性检测的隐私保护协议通常是基于圆形范围，即以一方位置坐标为圆心和一定半径确定一个接近性范围来判断另一方的位置是否在该圆内。圆形范围的接近性检测不能使用户进行特定的定制，例如排除一些不想要的区域或范围。在文献[Hui Zhu,Fengwei Wang,Rongxing Lu,Fen Liu,Gang Fu,and Hui Li.Efficient and privacy-preserving proximity detection schemes for social applications.IEEE IoTJournal,2017]中作者基于文献[F.Feito,J.C.Torres,and A.Urena,Orientation,simplicity,and inclusion test for planar polygons,ComputersGraphics,vol.19,no.4,pp.595–600,1995]提出的范围检测方法提出了一个基于多边形范围的接近性检测的隐私保护协议，即用户可以定制一个任意多边形来作为接近性检测范围，从而使得检测结果更加精确更贴近用户的需要。但是，发明人在最新的研究成果中[Kimmo Jarvinen,_Agnes Kiss,Thomas Schneider,Oleksandr Tkachenko,and Zheng Yang.Fasterprivacy-preserving location proximity schemes.In CANS 2018]发现Hui Zhu等人提出的上述这个基于多边形范围的接近性检测的隐私保护协议存在不安全性，并不能有效保护用户的位置信息。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种新型的安全的基于多边形范围的位置接近性检测隐私保护方法。

为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种基于多边形范围的位置接近性检测隐私保护方法，包括：

步骤1,设置安全参数并计算得到系统参数；所述系统参数包括隐私保护协议的随机数空间长度；

步骤2，根据安全参数，基于同态加密算法获得接收方的私钥和公钥；