基于局部超集的cpir-v最近鄰隱私保護(hù)查詢方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于局部超集的CPIR-V最近鄰隱私保護(hù)查詢方法，本發(fā)明首先尋找網(wǎng)格中潛在最近鄰點(diǎn)集合的關(guān)系，然后建立網(wǎng)格之間的映射關(guān)系，之后通過使用找到的網(wǎng)格關(guān)系壓縮潛在最近鄰存儲(chǔ)矩陣，從而達(dá)到減小計(jì)算量與通信代價(jià)的目的，所需計(jì)算的數(shù)據(jù)量、通信代價(jià)與客戶端計(jì)算量都減小了。
【專利說明】基于局部超集的CPIR-ν最近鄰隱私保護(hù)查詢方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種查詢方法，具體涉及基于局部超集的CPIR-V(SCPIR-V)最近鄰隱 私保護(hù)查詢方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 現(xiàn)有的CPIR-V算法實(shí)現(xiàn)了空間最近鄰的隱私保護(hù)查詢，然而該算法存在以下兩 點(diǎn)不足。
[0003] (1)計(jì)算復(fù)雜度為〇(m · S · r)(其中m = sizeof (Pi). Pmax，S與r分別為列數(shù)與 行數(shù)，在圖2中s = r = 5)，CPU花費(fèi)比較大。由于矩陣中存在著許多重復(fù)的乘法運(yùn)算，文 獻(xiàn)中提出了基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)化策略，此方法通過采用Apriori算法來提取重復(fù)的計(jì) 算，通過保存計(jì)算結(jié)果減少重復(fù)的計(jì)算，盡管優(yōu)化后的計(jì)算量得到了優(yōu)化，但是CPU的計(jì)算 代價(jià)仍然較高。
[0004] (2)通信復(fù)雜度為0(k. s+k. m. r)(其中S和r與上同，k為Ρ0Ι數(shù)據(jù)的二進(jìn)制位 數(shù)），文中提出了計(jì)算s與r的最優(yōu)值來減少通信復(fù)雜度，但是無法應(yīng)用到空間最近鄰查詢 中，通過采用標(biāo)準(zhǔn)的壓縮技術(shù)來壓縮查詢結(jié)果，但傳輸查詢結(jié)果仍然耗費(fèi)大量的帶寬。
[0005] 盡管通過優(yōu)化提高了 CPU利用率、降低了通信代價(jià)，此方法中依然存在著大量的 重復(fù)計(jì)算。這極大地消耗了系統(tǒng)資源。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 為解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于局部超集的CPIR-V最近鄰隱私保護(hù)查 詢方法。
[0007] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案為：
[0008] 基于局部超集的CPIR-V最近鄰隱私保護(hù)查詢方法，包括如下步驟：
[0009] S1、服務(wù)端計(jì)算POIs的Voronoi圖；
[0010] S2、服務(wù)端對(duì)得到的Voronoi圖進(jìn)行網(wǎng)格化，同時(shí)設(shè)置網(wǎng)格的潛在最近鄰點(diǎn)集；
[0011] S3、服務(wù)端計(jì)算網(wǎng)格中潛在鄰近點(diǎn)集的包含關(guān)系，獲取網(wǎng)格中的局部超集；
[0012] S4、服務(wù)端將步驟S3所得的局部超集存入矩陣Z中，然后根據(jù)局部超集在矩陣Z 中的位置設(shè)置，建立列標(biāo)映射矩陣C，并將列標(biāo)映射矩陣C傳給用戶；
[0013] S5、用戶獲得自己所在空間位置，然后查詢矩陣C，得到所屬局部超集在矩陣Z中 的列標(biāo)；
[0014] S6、用戶發(fā)出查詢信息，服務(wù)端通過計(jì)算將查詢結(jié)果返回用戶；
[0015] S7、用戶對(duì)查詢結(jié)果進(jìn)行解密得到集合，用戶對(duì)查詢結(jié)果進(jìn)行計(jì)算得到最近點(diǎn)。 [0016] 其中，所述的步驟s4中的映射矩陣C為矩陣Μ對(duì)應(yīng)位置Ρ0Ι集所屬的局部超集在 矩陣Ζ中的列標(biāo)。
[0017] 其中，所述的矩陣Μ為每個(gè)網(wǎng)格的潛在最近鄰點(diǎn)集所對(duì)應(yīng)的矩陣。
[0018] 其中，所述的矩陣Ζ為矩陣形成的局部超集的集合S中元素組成的矩陣。
[0019] 其中，所述的矩陣C在用戶第一次查詢時(shí)由服務(wù)端發(fā)送給用戶。
[0020] 其中，所述的POIs點(diǎn)在地圖中的位置是固定不變的，所述的矩陣C只需要進(jìn)行一 次傳輸便持久有效。
[0021] 本發(fā)明具有以下有益效果：
[0022] 本發(fā)明首先尋找網(wǎng)格中潛在最近鄰點(diǎn)集合的關(guān)系，然后建立網(wǎng)格之間的映射關(guān) 系，之后通過使用找到的網(wǎng)格關(guān)系壓縮潛在最近鄰存儲(chǔ)矩陣，從而達(dá)到減小計(jì)算量與通信 代價(jià)的目的，所需計(jì)算的數(shù)據(jù)量、通信代價(jià)與客戶端計(jì)算量都減小了。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0023] 圖1為網(wǎng)格劃分示意圖。
[0024] 圖2為網(wǎng)格劃分后每個(gè)網(wǎng)格潛在最近鄰點(diǎn)集所對(duì)應(yīng)的矩陣圖。
[0025] 圖3為集合S中元素組成的矩陣Z的示意圖。
[0026] 圖4為圖2中矩陣的列標(biāo)映射矩陣示意圖。
[0027] 圖5為不同網(wǎng)格劃分的方陣形狀。
[0028] 圖6為不同網(wǎng)格劃分的服務(wù)端時(shí)間。
[0029] 圖7為不同網(wǎng)格劃分的通信代價(jià)。
[0030] 圖8為不同網(wǎng)格劃分的客戶端時(shí)間。
[0031] 圖9為不同網(wǎng)格劃分的服務(wù)端時(shí)間。
[0032] 圖10為不同網(wǎng)格劃分的客戶端時(shí)間。
[0033] 圖11為不同模量的服務(wù)端時(shí)間。
[0034] 圖12為不同模量的客戶端時(shí)間。
[0035] 圖13為不同網(wǎng)格劃分的方陣形狀。
[0036] 圖14為不同網(wǎng)格劃分的服務(wù)端時(shí)間。
[0037] 圖15為不同網(wǎng)格劃分的通信代價(jià)。
[0038] 圖16為不同網(wǎng)格劃分的客戶端時(shí)間。
[0039] 圖17為不同網(wǎng)格劃分的方陣形狀。
[0040] 圖18為不同網(wǎng)格劃分的服務(wù)端時(shí)間。
[0041] 圖19為不同網(wǎng)格劃分的通信代價(jià)。
[0042] 圖20為不同網(wǎng)格劃分的客戶端時(shí)間。

【具體實(shí)施方式】
[0043] 為了使本發(fā)明的目的及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步 詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā) 明。
[0044] 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于局部超集的CPIR-V最近鄰隱私保護(hù)查詢方法，其 特征在于，包括如下步驟：
[0045] S1、服務(wù)端計(jì)算POIs的Voronoi圖；每一個(gè)Voronoi格都包含一個(gè)Ρ0Ι，通過 Voronoi圖的定義可知，當(dāng)查詢點(diǎn)位于某一個(gè)Voronoi格中時(shí)，該查詢點(diǎn)的最近鄰就是包含 在這個(gè)格中的Ρ0Ι。如圖1所示，圖中POIs形成的Voronoi格為實(shí)線圍成的范圍。
[0046] S2、服務(wù)端對(duì)得到的Voronoi圖進(jìn)行網(wǎng)格化，同時(shí)設(shè)置每個(gè)網(wǎng)格的潛在最近鄰點(diǎn) 集；
[0047] S3、服務(wù)端計(jì)算網(wǎng)格中潛在鄰近點(diǎn)集的包含關(guān)系，獲取網(wǎng)格中的局部超集；
[0048] S4、服務(wù)端將步驟S3所得的局部超集存入矩陣Z中，然后根據(jù)局部超集在矩陣Z 中的位置設(shè)置，建立列標(biāo)映射矩陣C，并將列標(biāo)映射矩陣C傳給用戶；
[0049] S5、用戶獲得自己所在空間位置，然后查詢矩陣C，得到所屬局部超集在矩陣Z中 的列標(biāo)；
[0050] S6、用戶發(fā)出查詢信息，服務(wù)端通過計(jì)算將查詢結(jié)果返回用戶；
[0051] S7、用戶對(duì)查詢結(jié)果進(jìn)行解密得到集合，用戶對(duì)查詢結(jié)果進(jìn)行計(jì)算得到最近點(diǎn)。
[0052] 所述的步驟S2中的映射矩陣C為矩陣Μ對(duì)應(yīng)位置Ρ0Ι集所屬的局部超集在矩陣 Ζ中的列標(biāo)。
[0053] 所述的矩陣Μ為為每個(gè)網(wǎng)格的潛在最近鄰點(diǎn)集所對(duì)應(yīng)的矩陣。
[0054] 所述的矩陣Ζ為矩陣形成的局部超集的集合S中元素組成的矩陣。
[0055] 所述的矩陣C在用戶第一次查詢時(shí)由服務(wù)端發(fā)送給用戶。
[0056] 所述的POIs點(diǎn)在地圖中的位置是固定不變的，所述的矩陣C只需要進(jìn)行一次傳輸 便持久有效。
[0057] 對(duì)比例1
[0058] 首先計(jì)算 POIs (point of interests)的 Voronoi 圖，每一個(gè) Voronoi 格都包含一 個(gè)Ρ0Ι，通過Voronoi圖的定義可知，當(dāng)查詢點(diǎn)位于某一個(gè)Voronoi格中時(shí)，該查詢點(diǎn)的最近 鄰就是包含在這個(gè)格中的Ρ0Ι。如圖1所示，圖中POIs形成的Voronoi格為實(shí)線圍成的范 圍。然后CPIR-V對(duì)得到的Voronoi圖進(jìn)行網(wǎng)格化，在Voronoi圖上覆蓋一 5X5的網(wǎng)格，任 意網(wǎng)格都會(huì)與Voronoi格出現(xiàn)重合。網(wǎng)格單元2,1與形成的Voronoi格重合，當(dāng)查詢 點(diǎn)q位于網(wǎng)格單元2,1中時(shí)，查詢點(diǎn)的最近鄰來自集合{ρρρ 2}，將Pi、p2稱為網(wǎng)格單元2,1 的潛在最近鄰點(diǎn)，不同的網(wǎng)格會(huì)有不同數(shù)目的潛在最近鄰點(diǎn)。將網(wǎng)格轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的矩陣形 式，矩陣存儲(chǔ)內(nèi)容為格中潛在最近鄰點(diǎn)的信息。將每個(gè)矩陣元素存儲(chǔ)的潛在最近鄰集合稱 為Ρ0Ι集，下面以圖1為例詳細(xì)講述CPIR-V算法。
[0059] 如圖2所示，網(wǎng)格單元2,1對(duì)應(yīng)的矩陣位置M2,1存儲(chǔ)的對(duì)象信息為Pl，p 2。矩陣Μ 中所有對(duì)象的大小必須擁有相同的字節(jié)數(shù)，設(shè)Pmax為網(wǎng)格中所含潛在最近鄰點(diǎn)的最大數(shù)目， 需要對(duì)數(shù)目不足的網(wǎng)格進(jìn)行補(bǔ)齊。網(wǎng)格中最大的潛在最近鄰點(diǎn)的數(shù)目為3,對(duì)矩陣中的信息 進(jìn)行補(bǔ)齊，使矩陣中存儲(chǔ)信息的長(zhǎng)度保持一致。
[0060] 當(dāng)用戶發(fā)起查詢時(shí)，首先計(jì)算查詢點(diǎn)位于哪個(gè)網(wǎng)格中從而確定最近鄰在矩陣中的 存儲(chǔ)位置，而后用戶生成兩個(gè)隨機(jī)大質(zhì)數(shù)a與b，同時(shí)N = a *b，然后用戶根據(jù)基于復(fù)雜計(jì)算 的隱私檢索算法進(jìn)行查詢。用戶所在的列對(duì)應(yīng)的查詢信息設(shè)置為N的QNR(二次非剩余）， 其它列設(shè)置為N的QR(二次剩余），然后生成查詢字符串y (yi，y2，…yn)，對(duì)矩陣Μ進(jìn)行PIR 信息檢索。如圖2所示，如查詢點(diǎn)位于網(wǎng)格單元2,1時(shí)發(fā)出的查詢信息屬性為（QNR，QR，QR， QR，QR)。表1列舉了在進(jìn)行空間最近鄰查詢時(shí)，圖2中每個(gè)Ρ0Ι的計(jì)算次數(shù)，從表中可以看 出每個(gè)點(diǎn)都進(jìn)行了多次計(jì)算，這極大地消耗了系統(tǒng)資源。
[0061] 表1 POIs計(jì)算數(shù)目表
[0062]

【權(quán)利要求】
1. 基于局部超集的CPIR-ν最近鄰隱私保護(hù)查詢方法，其特征在于，包括如下步驟： 51、 服務(wù)端計(jì)算POIs的Voronoi圖； 52、 服務(wù)端對(duì)得到的Voronoi圖進(jìn)行網(wǎng)格化，同時(shí)設(shè)置每個(gè)網(wǎng)格的潛在最近鄰點(diǎn)集； 53、 服務(wù)端計(jì)算網(wǎng)格中潛在鄰近點(diǎn)集的包含關(guān)系，獲取網(wǎng)格中的局部超集； 54、 服務(wù)端將步驟S3所得的局部超集存入矩陣Z中，然后根據(jù)局部超集在矩陣Z中的 位置設(shè)置，建立列標(biāo)映射矩陣C，并將列標(biāo)映射矩陣C傳給用戶； 55、 用戶獲得自己所在空間位置，然后查詢矩陣C，得到所屬局部超集在矩陣Z中的列 標(biāo)； 56、 用戶發(fā)出查詢信息，服務(wù)端通過計(jì)算將查詢結(jié)果返回用戶； 57、 用戶對(duì)查詢結(jié)果進(jìn)行解密得到集合，用戶對(duì)查詢結(jié)果進(jìn)行計(jì)算得到最近點(diǎn)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于局部超集的CPIR-V最近鄰隱私保護(hù)查詢方法，其特征在 于，所述的步驟S4中的映射矩陣C為矩陣Μ對(duì)應(yīng)位置P0I集所屬的局部超集在矩陣Z中的 列標(biāo)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于局部超集的CPIR-V最近鄰隱私保護(hù)查詢方法，所述的矩 陣Μ為每個(gè)網(wǎng)格的潛在最近鄰點(diǎn)集所對(duì)應(yīng)的矩陣。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于局部超集的CPIR-V最近鄰隱私保護(hù)查詢方法，所述的矩 陣Ζ為矩陣形成的局部超集的集合S中元素組成的矩陣。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于局部超集的CPIR-V最近鄰隱私保護(hù)查詢方法，所述的矩 陣C在用戶第一次查詢時(shí)由服務(wù)端發(fā)送給用戶。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于局部超集的CPIR-V最近鄰隱私保護(hù)查詢方法，其特征在 于，所述的POIs點(diǎn)在地圖中的位置是固定不變的，所述的矩陣C只需要進(jìn)行一次傳輸便持 久有效。
【文檔編號(hào)】G06F17/30GK104268210SQ201410491743
【公開日】2015年1月7日 申請(qǐng)日期:2014年9月12日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月12日
【發(fā)明者】王波濤, 王國仁, 孟凡帥, 姚繼濤 申請(qǐng)人:東北大學(xué)