基于加密的指纹识别室内定位隐私保护方法

本文主要探讨了基于指纹识别的室内定位系统中的隐私保护问题。随着室内定位技术在移动应用中的广泛应用，尤其是Wi-Fi信号指纹识别因其高精度而备受瞩目。传统的室内定位方法包括两个阶段：离线训练和在线定位。在离线阶段，服务提供商通过在特定空间内的多个位置收集不同接入点（APs）的接收信号强度（RSS），并将这些测量结果加密存储在数据库中，以保护用户的隐私和供应商的数据。 然而，现有的研究在设计定位系统时往往忽视了两个关键的隐私需求：一是保护服务提供商的指纹数据，防止被未经授权的访问；二是保护用户的个人隐私，防止位置信息泄露。为解决这些问题，本文提出了一种加密指纹匹配方案。该方案允许用户在不暴露其实际指纹的情况下，与服务器上的加密指纹进行匹配，确保了位置信息的保密性。 文章进一步提出了一个基于网格划分的优化策略，以减少定位过程中的计算成本，提高效率。同时，也考虑了在有限的隐私牺牲下扩展系统的能力。为了增强系统的安全性，文章还设计了防御特定攻击的措施，防范恶意用户通过重复定位尝试获取服务器上的指纹信息。 通过使用公开的Wi-Fi RSS指纹数据集进行扩展实验，实验结果显示，本文提出的方案能够在保证实时定位的同时，有效地保护用户隐私，保持较高的定位精度。这对于保护用户隐私的室内定位技术来说，是一个重要的突破。 本文的研究重点在于结合加密技术和网格划分策略，为基于指纹识别的室内定位系统提供了一个兼顾精度和隐私保护的有效解决方案，对于推动移动安全和隐私保护领域的技术发展具有重要意义。