Chương 1: giới thiệu về đề tài, mục tiêu của đề tại. “_ Chương 2: trình bày các cơ sở lý thuyết liên quan đến đề tài như: các dịch vụ dựa trên vị trí, phân loại các dịch vụ dựa trên vị trí, tính riêng tư dựa trên vị trí và chính sách riêng tư. "_ Chương 3: trình bày các nghiên cứu có liên quan bao gồm các giải thuật làm mờ, các bộ xử lý truy vấn bảo vệ tính riêng tư. “ Chương 4: viết về hướng tiếp cận cũng như cách giải quyết vấn đề kết hợp đặc tính địa lý trong bảo vệ tính riêng tư cho các dịch vụ LBS của luận văn này.
"_ Chương 5: các đánh giá nhằm chứng minh giải pháp mà luận văn này đề nghị là hiệu quả. “_ Chương 6: tông kết những việc làm được, chưa làm cũng như hướng phát triển của đề tài. “Phụ lục: các bài báo kết quả của nghiên cứu này. Kết hợp đặc tính địa lý trong bảo vệ tính riêng tư cho người dùng LBS LỜI CAM ĐOAN „ Tôi xin cam đoan kết quả trong luận văn này là công trình nghiên cứu của tÔi, các sô liệu, kêt quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa được công bô trong các công trình khác.
Học Viên Cao Học NGO CHAN NAM Kết hợp đặc tính địa lý trong bảo vệ tính riêng tư cho người dùng LBS MỤC LỤC 0919) 097. Giới thiệu đề tài. Mục tiêu nghiên CỨU. -ó- 6 tk HT HT nh TH TH Hành 13 1.
Ý nghĩa khoa học.-----2¿-©+£+2++E+tSEEt2EEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEELEErrkrerrrrei 13 ốc nh. Dịch vụ dựa trên vị trí. Ăn TH TH TH TT HH TH nh TH TT Hành 17 2. 5à TH TH TH TH TT HH TH nh nh ch Hà Tre, 17 "Ngon.
Chính sách về tính riêng tư .c¿©++2c+xetEEkkttEEktrsrrkrrtrkrrerrkrrrrres 19 Chương 3. Các công trình nghiên cứu liên quan. Các kĩ thuật làm mờ vùng không gian. Làm mờ định danhh.
-ó- s- 6 6E E1 1 kh vn nh ngàn nh Hà ngư, 21 3. Làm mờ VỊ tT. kh HT nh Hà HT TH HH nh ch Hà ri 26 3. Bộ xử lý truy vấn kết hợp tính riêng tưư.
_ Truy vấn riêng tư và truy vấn công cộng. Các phương pháp xử lý truy vấn.--ccccc+2c+xtecExersrrxrrsrkrrerrkrrerree 32 Chương 4. Kết hợp đặc tính địa lý trong bao vệ tính riêng tư cho người dùng LBS. Các loại hình dạng hình học của vùng mỜ_.
Vấn đề xử lý hình đa giác phức tạp của vùng làm mờ có kết hợp đặc tính địa lý. Vertices-Reduction Paragigm: Phương pháp thu giảm đỉnh. Giải thuật thu giảm đỉnh cho đa giác. Giải thuật thu giảm đỉnh cho hình tròn.
Vertices-Reduction Paragigm: Phương pháp thu giảm đỉnh 4. Direct Vertices-Reduction Paragigm: Phương pháp thu giám đỉnh trực tiếp. Bouding Vertices-Reduction Paragigm: Phương pháp thu giảm đỉnh bao ngoài 56 4. Tối ưu hóa hệ thống.
Group Execution Agent: Phương pháp gom nhóm truy vấn. Thí nghiệm đánh giá. ¿+ 1E SE*EEEk HT HH, 64 Kết hợp đặc tính địa lý trong bảo vệ tính riêng tư cho người dùng LBS Chương 6. _ Tổng kết và hướng phát triỀn.
Hướng phát triển. An open design privacy-enhancing platform supporting location-based applications. In Proceedings of the 6" International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication, February 20-22, 2012, Kuala Lumpur, Malaysia, 1-10. On Efficient Processing of Complicated Cloaked Regions for Location Privacy Aware Nearest-Neighbor Queries.
In Proceedings of Information & Communication Technology-EurAsia Conference 2013, 25-29 March, 2013, LNCS, Springer-Verlag, Yogyakarta, Indonesia. Kết hợp đặc tính địa lý trong bảo vệ tính riêng tư cho người dùng LBS Hình 1: Hình 2: Hình 3: Hình 4: Hình 5: Hình 6: Hình 7: Hình 8: Hình 9: Hình 10 Hình 11: Hình 12: Hình 13: Hình 14: Hình 15: Hình 16: Hình 17: Hình 18: Hình 19: Hình 20: Hình 21: Hình 22: Hình 23: Hình 24: Hình 25: Hình 26: Hình 27: Hình 28: Hình 29: Hình 30: Hình 31: Hình 32: Hình 33: Hình 34: Hình 35: Hình 36: Hình 37: Hình 38: Hình 39: Hình 40 Kết hợp : Thu giảm đỉnh lần 1. Hình 41: Hình 42: Hình 43: Hình 44: Hình 45: Hình 46: Hình 47: 10 Location Based Service là tập con của Context Aware Serviee. 14 Sự đa dạng của LBS.
¿Si ve 15 Minh họa giải thuật Interval Cloak [13]. --- Trường hợp người dùng phân bố rời rạc trong không gian [13]. Cấu trúc kim tự tháp và bảng băm trong Casper [19].- 23 Nearest Neighbor Cloak [16]. Đường cong Hilbert [16].
-- --- 25 k được sinh ra động trong Hilbert Cloak [16] “ 41). 26 Thay đổi tâm và bán kính [ 1].---2-©2¿©5+©xSE+EtEExeerketrrkeerkrrrrkrrrkrree 26 PROBE flowchart [8].- 2G SG 111v HT TH ng nh nh ngư 27 Kết quá vùng làm mờ cúa PROBE [8].---2¿-©555+2c+x++2cvxesrrxersrrveee 28 Kiến trúc PROBE [8] “ Đặc tính địa lý trong Bob-Tree [26] .------- 6555 + Eeskkeeierereeee 29 Cấu trúc Bob-Tree [26] Cấu trúc nút Bob-Tree [26]. Hai phương pháp cơ bản xứ lý truy vấn vùng mờ [5]. Minh họa giải thuat Negotiation [11].
cence 33 Minh họa LRNN [15].- -- -- - - - SH HH HH Minh hoa KRNN [15] oo. “4ảỪŨỌỪỌỪỘŨỘỒỘDD. Trường hợp 1 của cRNN [16]. “ Trường hợp 2, 3 của cRINN [6].
--- --- + St Si, Quy ước và kí hiệu CaSp€TF.- TH HH HH HH HH Hiệp Điểm cắt trong Casper*. 4 trường hợp của CaSpeFÊ. - Là Làn HH HH HH it Truy vấn riêng tư trên dữ liệu công cộng [5]. Truy vấn công cộng trên dữ liệu riêng tư [5] .--------2:©2c5s+5cxescss Truy vấn riêng tư trên dữ liệu riêng tư [5|.------¿©<c©se+cxercrxesrss Vùng làm mờ có dạng một tập điểm .-- 2-2: ©522Setccxeerxerrrxerree Vùng làm mờ đa giác vuông ØóC.
----- Sài, Vùng làm mờ đa giác bắt kì. Vùng làm mờ hình tròn. Bước 1 và đa giác 8 đỉnh. Tim b6 loc va dir liéu riéng tu da gidc 8 Gin.
eee eeeeeeeteeeeeeeeeeeeeeeees Thu gid $6 dimbe.cccccccccccccssessssesssesssseessesssssesssesssessesssseessesssseessesssseessesssseesseness Tìm bộ lọc và thu giảm số đỉnh. Thu giám đỉnh lần 2. Thu gid dinh Ian 7 .cccccccsscssssesssessssessseessseesseesssecssecssssessesssssessesssseessesssseeasesess Thu giám đỉnh lần 8.ccccccccsssscsssessssesssesssseessesssssessecssseessesssseeasesssseessesssseeasesess Thu giảm đỉnh cho hình tròn. Giá trị e ảnh hướng đến mức độ thu giám Tìm bộ lọc riêng tư và hình tròn.
“ Phương pháp thu giảm đỉnh trực tiếp.------25c©c5cccceccrxerrerrrxeerrreee đặc tính địa lý trong bảo vệ tính riêng tư cho người dùng LBS 11 Hình 48: Chỉnh sửa cho điều kién Trivial Edge.cccccscccsssssssssscsssescsssescsseesssseesssessssees 55 Hình 49: Chỉnh sửa cho điều kiện Trivial Split-Point.2--©55c2csecsccsee2 55 Hình 50: Chỉnh sửa cho truy vấn trên dữ liệu riêng tư .56 Hình 51: Ý tưởng cho các chỉnh sửa trong phương pháp thu giảm đính trực tiếp .56 Hình 52: Phương pháp thu giảm đỉnh bao ngoài Hình 53: Tối ưu hóa hệ thống. Hình 54: Phương pháp gom nhóm truy vấn.----s¿-©22©+e++£t2Excvrxerrrxeerrerrrxee Hình 55: Gom nhóm truy vấn hiệu quả với R*-Tree.---c2-©cssccccxecsrrveee 62 Hình 56: Chú thích biểu đồ thi nghi@m.cccccscccsssssssssssssssecssssccssssccssssccssseessseeessssessees 64 Hình 57: Thời gian xử lý cho truy vấn riêng tư trên dữ liệu công cộng. 64 Hình 58: Kích thước tập ứng viên cho truy vấn riêng tư trên dữ liệu công cộng. 65 Hình 59: Thời gian xử lý cho truy vấn riêng tư trên dữ liệu riêng tư.- 65 Hình 60: Kích thước tập ứng viên cho truy vấn riêng tư trên dữ liệu riêng tư.
66 Kết hợp đặc tính địa lý trong bảo vệ tính riêng tư cho người dùng LBS 12 Chương1. Giới thiệu đề tài Khoa học kĩ thuật ngày một phát triển, với sự phát triển mạnh mẽ của hệ thống định vị (GPS, GeoLocation, .), hệ thống truyền tải không dây (3G, 4G) và thiết bị thông minh (Android, iPhone, Windows Phone, .), các dịch vụ được cung cấp cho người dùng cũng trở nên đa dạng (theo xu hướng SaaS, Software as a Services), đặc biét 1a cdc dich vu dua trén vi tri (Location based Service — LBS). Những dịch vụ dựa trên vị trí là những dịch vụ đem lại tiện ích cho người dùng tận dụng thông tin về vị trí của họ, bằng cách kết hợp chức năng định vị của các thiết bị khả định vị cá nhân (như điện thoại thông minh), hệ thống truyền tải không dây và hệ thống thông tin để cung cấp dịch vụ cá nhân hóa dựa trên vị trí của người dùng. Ví dụ của dịch vụ dựa trên vị trí có thể đơn giản như biển chỉ đường đã có từ rất lâu, cho đến một dịch vụ khẩn cấp như gọi xe cấp cứu gần nhất đến vị trí của một người dùng khi xe của họ gặp tai nạn giao thông, hoặc hệ thống quảng cáo gửi tin khuyến mãi đến các xe hơi trong vòng bán kính I dặm của siêu thị, hay hướng dẫn giao thông — cảnh báo kẹt xe trong vòng 10 phút kế tiếp,.
Một cách vô tình hay hữu ý, người dùng có thể sẵn sàng cung cấp các thông tin riêng tư như định danh, tên, tuổi, hay vị trí để được sử dụng các dịch vụ dựa trên vị trí này. Các dịch vụ dựa trên vị trí ra đời đã thay đổi đáng kế chất lượng và sỐ lượng dịch vụ thông minh cung cấp cho người dùng, nhưng đồng thời cũng làm nảy sinh nhiều vẫn đề liên quan đến bảo mật (security) và tính riêng tư (privacy), có nghĩa là (1) trong quá trình sử dụng hoặc cung cấp dịch vụ, người dùng hay nhà cung cấp dịch vụ có thể để lộ thông tin mat (confidential), nhạy cảm (sensitive), hoặc riêng tư (private) cua người dùng, (2) hay là sau đó, dựa trên lịch sử vị trí (location history) có thể tính toán, dự đoán được thói quen, sở thích (preference) của người dùng [28]. Việc bảo vệ tính riêng tư cho người dùng dịch vụ LBS là rất quan trọng đối với sự phát triển của ngành dịch vụ này. Việc bảo vệ tính riêng tư cho người dùng dịch vụ LBS đã thu hút sự nghiên cứu và phát triển từ nhiều nhóm nghiên cứu, một phương pháp hiển nhiên để bảo vệ tính riêng tư của người dùng là loại bỏ khỏi câu truy vấn dịch vụ bất kì dữ liệu nào có thể làm lộ thông tin riêng tư, có thể bằng cách sử dụng một định danh giả (pseudonym), tuy nhiên, trong câu truy vấn dịch vụ vẫn có thể tồn tại các thông tin về ngữ cảnh (thời gian, địa điểm) có thể giúp cho kẻ tấn công giới hạn được người dùng trong một nhóm nhỏ, hoặc phát hiện chính xác định danh người dùng khi kết hợp với các kiến thức bên ngoài.
Vì thế bên cạnh việc bảo vệ định danh, ta phải đồng thời bảo vệ các thông tin nhạy cảm có thê dẫn đến việc kẻ tấn công phát hiện được người dùng, ta gọi các thông tin nhạy cảm đó là tựa định danh (quasi identifier) [4]. Kết hợp đặc tính địa lý trong bảo vệ tính riêng tư cho người dùng LBS 13 1.
