基于马尔可夫模型的同态加密位置隐私保护方案

针对基于位置服务的位置隐私与查询隐私保护问题,提出一种基于马尔可夫模型的同态加密位置隐私保护方案。首先,随机置换匿名用户真实身份,结合用户的历史查询内容,构建马尔可夫状态转移矩阵;其次,预查询用户的历史高频率内容及马尔可夫链下的预测内容,并且存储相应结果集;最后,对该方案双预测系统的安全性进行了分析。该方案使服务器满足k+1个查询内容,并使恶意服务器或攻击者无法判定查询用户的真实身份与查询内容之间的对应关系,实现了用户位置隐私与查询隐私的保护。同时,利用同态加密密文的可计算性和保密性,实现了面向密文数据的统计分析和隐私数据的安全存储。