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作者：张金瑞;王庆国;黄元浩;邢玲;
单位：河南省运输事业发展中心;宇通客车股份有限公司;河南科技大学信息工程学院;
摘要：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。
关键词：车联网;;隐私增强;;推理攻击;;路边单元;;兴趣点;;位置隐私保护;;基于位置的服务(LBS);;主动缓存
基金资助：郑州市重大科技创新专项（2021KJZX0060）
