[논문 리뷰] PPLS: A Privacy-Preserving Location-Sharing Scheme in Vehicular Social Networks

Chang Xu, Xuan Xie외 5명|arXiv (Cornell University)|2018. 04. 06.

Privacy-Preserving Technologies in Data참고 문헌 26인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 차량 사회망(VSN)에서 차량이 서로 다른 친구들에 대해 다른 임계 거리 값을 설정하면서도 이러한 거리 값의 기밀성을 보호할 수 있도록 하는 프라이버시 보장 위치 공유 기법인 PPLS를 제안한다. 이는 암호화된 거리를 노출하지 않은 채로 민감한 값을 드러내지 않으면서도 안전한 거리 비교 프로토콜을 도입하여 위치 및 사회적 관계 기밀성을 보장한다. 보안 분석과 성능 평가를 통해 그 효율성과 강건성을 확인하였다.

ABSTRACT

Recent advances in Socially Aware Networks (SANs) have allowed its use in many domains, out of which social Internet of vehicles (SIOV) is of prime importance. SANs can provide a promising routing and forwarding paradigm for SIOV by using interest-based communication. Though able to improve the forwarding performance, existing interest-based schemes fail to consider the important issue of protecting users' interest information. In this paper, we propose a PRivacy-preserving Interest-based Forwarding scheme (PRIF) for SIOV, which not only protects the interest information, but also improves the forwarding performance. We propose a privacy-preserving authentication protocol to recognize communities among mobile nodes. During data routing and forwarding, a node can know others' interests only if they are affiliated with the same community. Moreover, to improve forwarding performance, a new metric {\em community energy} is introduced to indicate vehicular social proximity. Community energy is generated when two nodes encounter one another and information is shared among them. PRIF considers this energy metric to select forwarders towards the destination node or the destination community. Security analysis indicates PRIF can protect nodes' interest information. In addition, extensive simulations have been conducted to demonstrate that PRIF outperforms the existing algorithms including the BEEINFO, Epidemic, and PRoPHET.

연구 동기 및 목표

• 기존 차량 사회망(VSN) 위치 공유 기법에서 임계 거리 값에 대한 기밀성 보호의 부족을 해결하기 위해.
• 차량이 서로 다른 친구들에 대해 다른 임계 거리 값을 정의할 수 있도록 하여 개인화된 접근 제어 정책을 지원하기 위해.
• 어떤 공격자도 임계 거리 패턴 분석을 통해 차량의 신원, 사회적 관계 또는 위치 데이터를 유추하지 못하도록 하기 위해.
• 신뢰할 수 없는 서버에 실제 거리나 임계 거리 값을 드러내지 않고도 암호화된 거리 간 비교를 수행할 수 있는 안전한 거리 비교 프로토콜을 설계하기 위해.
• 브로드캐스트 암호화를 피하고 다양한 쿼리 유형을 지원하는 완전하고 효율적이며 안정적인 위치 공유 기법(PPLS)을 개발하기 위해.

제안 방법

• 실제 거리와 임계 거리의 암호화된 값을 노출하지 않은 채로 비교할 수 있도록 허모로픽 암호화 기반의 안전한 거리 비교 프로토콜을 설계하여 실제 및 임계 거리 값을 비교한다.
• 개별 친구별로 임계 거리를 지원하는 새로운 위치 공유 프레임워크에 안전한 거리 비교 프로토콜을 통합한다.
• 비대칭 암호화 및 키 관리 기법을 사용하여 위치 서버나 사회망 서버가 사용자 프로파일이나 위치 데이터의 완전한 정보를 알 수 없도록 보장한다.
• 브로드캐스트 암호화를 대체하여 대상 지정 쿼리를 사용함으로써 오버헤드를 줄이고 사회망 구조 유출을 방지한다.
• 더불어 더미 쿼리와 개인 정보 집합 교차 기법을 사용하여 사용자 신원과 쿼리 패턴을 추가로 은폐한다.
• 차량이 암호화된 거리 비교와 친구별로 설정된 임계 거리 기반으로 위치 정보를 검색할 수 있도록 하는 새로운 쿼리 모델을 정의한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 VSN의 차량은 서로 다른 친구들에 대해 다른 임계 거리 값을 설정하면서도 이러한 거리 값의 기밀성을 어떻게 보장할 수 있는가?
• RQ2 신뢰할 수 없는 서버에 실제 값이 드러나지 않도록 암호화된 거리를 안전하게 비교할 수 있는 암호 프로토콜은 무엇인가?
• RQ3 브로드캐스트 암호화를 피하면서도 세밀한 접근 제어를 유지할 수 있는 위치 공유 기법은 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ4 실제 차량 환경에서 제안된 안전한 거리 비교 프로토콜의 성능 오버헤드는 어느 정도인가?
• RQ5 임계 거리 상관관계 및 패턴 분석 기반의 프라이버시 공격에 대해 이 기법은 어느 정도의 저항성을 보이는가?

주요 결과

• 제안된 안전한 거리 비교 프로토콜은 실제 거리와 임계 거리의 암호화된 비교를 수행하면서도 어느 값도 드러내지 않아 민감한 거리 데이터를 효과적으로 보호한다.
• PPLS는 친구별로 임계 거리를 지원하여 차량이 사회적 거리에 기반한 융통성 있고 개인화된 접근 제어 정책을 설정할 수 있도록 한다.
• 브로드캐스트 암호화가 대체된 탓에 위치 서버는 사용자의 사회망 구조를 알 수 없으며, 이는 서버가 사용자 간의 관계망을 유추할 수 없음을 의미한다.
• 보안 분석 결과, PPLS는 내부자 공격 및 임계 거리 패턴을 통한 재식별 공격 등 일반적인 공격에 저항함을 확인하였다.
• 성능 평가 결과, 프로토콜의 시간 소비는 주로 거리 비교 및 복호화 단계에서 발생하지만, 실시간 차량 응용에 있어서도 효율적인 성능을 유지한다.
• 기존의 MobiShare, N-MobiShare, MobiShare+와 비교해 볼 때, PPLS는 프라이버시 보호 및 운영 효율성 측면에서 모두 뛰어난 성능을 보였다.