Une approche de sécurité pour le M-Business

Abstract

La protection de la vie privée dans le business mobile (m-business) fournissant des services basés sur la localisation (LBS) peut devenir une préoccupation majeure pour les clients et les fournisseurs de services. Dans m-business, un client envoie ses emplacements exacts aux fournisseurs de services (LPs). Ces données peuvent impliquer des informations personnelles sensibles et privées. Par conséquent, l’utilisation abusive des informations de localisation par les fournisseurs de services crée des problèmes de la vie privée pour les clients. De plus, la requête ne doit pas être liée au client mobile, même si les informations de localisation sont volontairement exposées par lui (client mobile) pour obtenir certains services. Pour cela, il existe des approches de camouflage (masquage) qui permettent de protéger la vie privée de l’emplacement des clients mobiles. Par conséquent, de nombreuses approches temporelles et spatiales ont proposé pour masquer l’emplacement d’un utilisateur spécifique (par exemple, k-anonymity, l-Diversity). Les travaux actuels définissent la vie privée de l’emplacement et la vie privée de requête séparément. Ainsi, dans le contexte de cette thèse, nous étudions les problèmes liés à la vie privée du client mobile. En particulier, nous visons à préserver la vie privée de l’emplacement du client ainsi que la vie privée des requêtes continues, où différentes requêtes sont émises en continu par les clients mobiles au cours de leurs déplacements. C’est sur cette prémisse que nous proposons une nouvelle approche basée sur une clique nommée MCC pour préserver la vie privée du client mobile dans le m-business fournissant des services LBS. De plus, afin de construire la région de camouflage dans notre approche, nous considérons la similitude de la vitesse, de l’accélération et de la direction des clients pour obtenir un bon équilibre entre la qualité de service (QoS) et la vie privée. De plus, notre travail porte sur une série d’attaques dans le même processus de protection (attaque de localisation, attaque de suivi, attaques par échantillonnage de requêtes et attaque homogène). Nous évaluons notre approche sous trois aspects : garantie de la vie privée, qualité de service et performance. Une évaluation expérimentale de notre approche sur une carte du monde réel montre que notre approche garantit la vie privée totale pour les clients et protège la vie privée des clients pendant toute la période de requête tout en permettant aux clients de choisir les exigences de la vie privée. En outre, nous comparons notre approche avec des approches de protection de la vie privée existants tels que V-DCA, D-TC et GCA. Selon les résultats de l’évaluation et après la comparaison avec quelques approches existantes, nous concluons que notre approche peut faire un bon équilibre entre qualité de service, performances et la vie privée