【摘 要】
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越来越多的移动应用都会访问用户的地理位置,由此引发了安全问题:存在恶意应用频繁窃取或过度利用用户的地理位置从而严重威胁用户的隐私。针对位置隐私保护的研究由来已久,但不幸的是到目前为止没有任何解决方案得到大规模的实际部署,究其原因是现有方案依然面临着严重的安全性与可用性的矛盾。为此,本文将重点解决相关保护方案的实用性瓶颈问题。基于地理无区别性——第一个严格的位置隐私模型,我们可以在移动平台上开发一个
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越来越多的移动应用都会访问用户的地理位置,由此引发了安全问题:存在恶意应用频繁窃取或过度利用用户的地理位置从而严重威胁用户的隐私。针对位置隐私保护的研究由来已久,但不幸的是到目前为止没有任何解决方案得到大规模的实际部署,究其原因是现有方案依然面临着严重的安全性与可用性的矛盾。为此,本文将重点解决相关保护方案的实用性瓶颈问题。基于地理无区别性——第一个严格的位置隐私模型,我们可以在移动平台上开发一个系统级的用户地理位置保护工具,每个应用程序的位置请求将被钩子捕获并可以强制使用合适的位置扰动方案（如二维拉普拉斯机制,简称PLM）来混淆定位结果以满足地理无区别性模型。由于这种方案不需要来自半诚实甚至是不可信的应用程序提供商的合作,因此具有很好的实用前景。然而,要将这一工具付诸实践,至少还有另外两个挑战需要解决。首先,对于一个特定的位置请求,如何自动识别满足其下游服务功能的细粒度位置需求。其次,如何设计连续位置请求场景下适用于相关精度需求和满足地理无区别性的差分隐私保护模型。位置扰动方案PLM最初的设计目的是保护单个地点,如果我们独立地将其应用于频繁进行位置请求的场景,隐私成本会呈线性迅速增加,隐私预算很快就会耗尽。只有解决了这两点,用户地理位置隐私保护机制才能在安全性和实用性之间实现平衡。我们在本文中解决了这两个问题。对于第一个问题,我们提出了针对移动应用地理位置访问行为的细粒度分析方案。我们观察到位置粒度要求是由下游的服务类型决定的,因此利用静态分析方法从APK中抓取服务文本构建了一个基于NLP的服务分类模型,再由服务类型对应到位置粒度。实验表明,该模型能够有效识别服务类型,平均识别准确率超过90%。对于第二个问题,我们在PLM中引入了一种预测和测试过程,可以在满足精度要求和地理无区别性的同时,在大部分时间内显著降低真实的隐私成本。实验表明,隐私预算的消耗速度平均降低了70%,新方案可以更好地应用于应用程序频繁请求位置的场景。
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