抵抗推理攻击的车联网位置隐私增强方法

车联网中实体可信度不明确,用户与其他实体频繁通信,会增加用户隐私泄露风险。为此,提出一种抵抗推理攻击的车联网位置隐私增强方法。用户向路边单元(RSU)请求兴趣点(POIs),并从本地缓存中根据用户相似度推荐多个合适的POIs,在多POIs中选择最终目的地。即使兴趣点被攻击者窃取也难以推断用户的最终目的地。如果用户未收到期望的POI,可以向服务提供商(SP)请求扩大服务范围。仿真结果表明,与对比方法相比,所提方法的通信开销平均降低14%,位置熵平均提高12%。所提方案通过减小与SP的通信次数,不仅能减小通信开销,还能增强隐私保护程度。通过用户偏好计算更符合用户期望的多个POIs,供用户选择最终的目的地,不仅能提高服务可用性,还能抵抗推理攻击。