沙志仁 謝海瑩 戴秀斌

摘 要：本文基于卡口過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)集與停車(chē)場(chǎng)流水?dāng)?shù)據(jù)集，探究?jī)烧咧g的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，并建立基于交通背景知識(shí)的攻擊模型，對(duì)數(shù)據(jù)集中的個(gè)體進(jìn)行鏈接攻擊進(jìn)行評(píng)估分析，以試圖發(fā)現(xiàn)交通數(shù)據(jù)集中的鏈接攻擊的現(xiàn)象和規(guī)律。但是本文的案例分析中，簡(jiǎn)化了較多因素，考慮不夠全面，分析的準(zhǔn)確性還有待提高，建議相關(guān)部門(mén)在實(shí)際中更深入分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，有效減少個(gè)人隱私數(shù)據(jù)的泄露。

關(guān)鍵詞：政府信息化;卡口數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián);鏈接攻擊;撞庫(kù);交通數(shù)據(jù)集;隱私泄露

0 引言

隨著政府信息化的不斷深入，政府部門(mén)生成、采集和保存了大量社會(huì)運(yùn)行和人民生活相關(guān)的數(shù)據(jù)，成為國(guó)家主要的數(shù)據(jù)擁有者，政府?dāng)?shù)據(jù)的開(kāi)放利用將帶來(lái)巨大的社會(huì)與經(jīng)濟(jì)效益[1]。

在公安交通管理領(lǐng)域，卡口車(chē)牌識(shí)別數(shù)據(jù)作為位置數(shù)據(jù)的典型組成，記錄了車(chē)輛車(chē)牌號(hào)、車(chē)牌顏色、行駛方向等信息，個(gè)體的位置信息被動(dòng)的被采集，存在一定的數(shù)據(jù)信息泄密風(fēng)險(xiǎn)。

本文基于卡口過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)集與停車(chē)場(chǎng)流水?dāng)?shù)據(jù)集，探究?jī)烧咧g的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，并建立基于交通背景知識(shí)的攻擊模型，對(duì)數(shù)據(jù)集中的個(gè)體進(jìn)行鏈接攻擊，以揭露交通數(shù)據(jù)集中的鏈接攻擊現(xiàn)象。

1 卡口車(chē)牌識(shí)別數(shù)據(jù)集介紹

本文基于公安交通管理卡口過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)集以及停車(chē)場(chǎng)流水?dāng)?shù)據(jù)集進(jìn)行研究。其中，卡口過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)集中各字段及其含義。如表1所示。

停車(chē)場(chǎng)流水?dāng)?shù)據(jù)由布設(shè)在停車(chē)場(chǎng)出入口的傳感設(shè)備采集。當(dāng)車(chē)輛進(jìn)出停車(chē)場(chǎng)時(shí)，其出入時(shí)間、車(chē)牌號(hào)等信息被記錄，個(gè)體的位置信息被停車(chē)場(chǎng)的地理位置所標(biāo)識(shí)。

停車(chē)場(chǎng)流水?dāng)?shù)據(jù)記錄了個(gè)體的停車(chē)場(chǎng)活動(dòng)，實(shí)際上是對(duì)個(gè)體活動(dòng)地的記錄（居住地、購(gòu)物地、工作地等）。本文探究卡口過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)集與停車(chē)場(chǎng)流水?dāng)?shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)現(xiàn)象，需要特別指明的是，本案例是對(duì)匿名化數(shù)據(jù)集進(jìn)行鏈接攻擊。具體的，卡口過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)集中的車(chē)牌號(hào)碼和停車(chē)場(chǎng)流水?dāng)?shù)據(jù)集中的車(chē)牌號(hào)碼均已經(jīng)進(jìn)行過(guò)匿名化處理，本例中我們采用MD5的方法分別對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)集中的車(chē)牌號(hào)碼各自替代為唯一的標(biāo)識(shí)符（注意：匿名化卡口過(guò)車(chē)記錄與匿名化停車(chē)流水記錄的車(chē)輛標(biāo)識(shí)符不一致）。

本案例中鏈接攻擊的目標(biāo)就在于，對(duì)于匿名化卡口過(guò)車(chē)記錄中的某個(gè)體，我們?cè)噲D在匿名化停車(chē)流水記錄中找到匹配到該個(gè)體，這樣就能夠?qū)⒖谶^(guò)車(chē)記錄和停車(chē)場(chǎng)流水記錄準(zhǔn)確的關(guān)聯(lián)起來(lái)，進(jìn)而獲取該個(gè)體完整的活動(dòng)軌跡（包括行駛軌跡和停車(chē)地點(diǎn)）。

出于計(jì)算量和時(shí)間簡(jiǎn)化，本案例選取了湛江萬(wàn)達(dá)廣場(chǎng)附近三個(gè)卡口以及一個(gè)停車(chē)場(chǎng)的較為簡(jiǎn)單的場(chǎng)景，更為復(fù)雜的情況將在后續(xù)的研究中進(jìn)一步探討。圖1展示了場(chǎng)景中卡口以及停車(chē)場(chǎng)的空間分布。圖中，黑色實(shí)線(xiàn)為研究場(chǎng)景附近的道路網(wǎng)絡(luò)，紅色點(diǎn)為本案例場(chǎng)景中選擇的三個(gè)卡口，紅色點(diǎn)為湛江萬(wàn)達(dá)廣場(chǎng)停車(chē)場(chǎng)。

2 基于交通背景知識(shí)的攻擊模型

所謂鏈接攻擊，就是要對(duì)不同數(shù)據(jù)集中的個(gè)體信息進(jìn)行匹配，以達(dá)到對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的效果[2]。本案例中，我們從空間關(guān)聯(lián)和時(shí)間關(guān)聯(lián)兩個(gè)方面著手，對(duì)不同數(shù)據(jù)集中的個(gè)體進(jìn)行關(guān)聯(lián)鏈接?？臻g關(guān)聯(lián)體現(xiàn)在本案例所選擇的場(chǎng)景中三個(gè)卡口和停車(chē)場(chǎng)的相對(duì)空間位置。時(shí)間關(guān)聯(lián)的主要思路其實(shí)很簡(jiǎn)單，個(gè)體一天的完整的行駛軌跡由于停車(chē)活動(dòng)的存在被劃分為若干的軌跡。停車(chē)活動(dòng)必然發(fā)生在上一段軌跡的終止點(diǎn)與下一段軌跡的起始點(diǎn)之間，則容易知道停車(chē)流水記錄的進(jìn)入時(shí)間intime，離去時(shí)間outtime，上一段軌跡的最后一條過(guò)車(chē)記錄的過(guò)車(chē)時(shí)間kkt1，下一段軌跡的第一條過(guò)車(chē)記錄的過(guò)車(chē)時(shí)間kkt2必然滿(mǎn)足如下關(guān)系：

因此，對(duì)于某一軌跡終止點(diǎn)（終止記錄）的過(guò)車(chē)時(shí)間kkt1，我們通過(guò)如下的式子匹配該個(gè)體下一段軌跡起始點(diǎn)（起始記錄），對(duì)匹配結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，探究鏈接攻擊的成功率。

3 結(jié)果分析

基于鏈接攻擊模型，對(duì)圖1所示的場(chǎng)景進(jìn)行鏈接攻擊。結(jié)果表明，在所選擇的場(chǎng)景中，共有290輛車(chē)發(fā)生了停車(chē)活動(dòng)，其中54輛車(chē)通過(guò)我們的攻擊模型被成功的鏈接攻擊，攻擊成功率為18.62%。盡管這個(gè)數(shù)值不是很大，但值得注意的是，本案例選擇的場(chǎng)景較為簡(jiǎn)單，而且攻擊模型中也僅僅考慮了停車(chē)出入時(shí)間與卡口過(guò)車(chē)時(shí)間的包含關(guān)系，實(shí)際上可結(jié)合卡口與停車(chē)場(chǎng)之間的行程時(shí)間進(jìn)一步提升攻擊成功率。這意味著，不同的交通個(gè)體數(shù)據(jù)集中存在較大的關(guān)聯(lián)性，攻擊者能夠利用其鏈接攻擊得到個(gè)體的家庭住址、工作地等敏感信息。這也提醒我們對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集的發(fā)布和脫敏處理時(shí)，應(yīng)該充分的考慮不同數(shù)據(jù)集之間的關(guān)聯(lián)和鏈接的可能性，謹(jǐn)慎的對(duì)數(shù)據(jù)發(fā)布和共享。

4 總結(jié)

本研究基于卡口過(guò)車(chē)記錄數(shù)據(jù)集和停車(chē)流水?dāng)?shù)據(jù)集，探究了不同數(shù)據(jù)集之間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性和鏈接攻擊的存在。但在鏈接攻擊的過(guò)程中，出于簡(jiǎn)化本研究?jī)H考慮了簡(jiǎn)單的時(shí)間包含關(guān)系，這導(dǎo)致攻擊的成功率并不算太高，未來(lái)本研究將深入考慮停車(chē)場(chǎng)與卡口之間的行程時(shí)間，并探究多種數(shù)據(jù)發(fā)布形式下的鏈接攻擊方式。同時(shí)，針對(duì)這種普遍存在的鏈接攻擊，建議相關(guān)部門(mén)機(jī)構(gòu)及時(shí)制定相應(yīng)的降低鏈接攻擊的隱私保護(hù)方法和數(shù)據(jù)脫敏方案。

參考文獻(xiàn)：

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[2]Sun，Zhanbo，et al.“Privacy protection method for fine-grained urban traffic modeling using mobile sensors.”Transportation Research Part B： Methodological 56（2013）：50-69.