Collaborative Caching for Implementing a Location-Privacy Aware LBS on a MANET

Abstract

Este artículo aborda el desafío de preservar la privacidad del usuario en servicios basados en localización (LBS) proponiendo un enfoque novedoso y complementario a las técnicas existentes de preservación de privacidad como k-anonimato y l-diversidad. Nuestro enfoque implementa estrategias de caché colaborativo dentro de una red móvil ad hoc (MANET), aprovechando la geografía de las consultas basadas en localización (LBQ) para reducir la exposición de datos a servidores LBS no confiables. A diferencia de los enfoques existentes que dependen de servidores centralizados o infraestructura estacionaria, nuestra solución facilita el intercambio directo de datos entre dispositivos de usuarios, proporcionando una capa adicional de protección de privacidad. Introducimos una nueva métrica basada en entropía de privacidad llamada pérdida de privacidad acumulada (APL) para cuantificar la pérdida de privacidad incurrida al acceder ya sea al LBS o a nuestro sistema propuesto. Nuestro enfoque implementa una estrategia de caché de dos niveles: caché local mantenido por cada usuario y caché de vecinos basado en proximidad. Esta estrategia no solo reduce el número de consultas al servidor LBS sino que también mejora significativamente la privacidad del usuario al minimizar la exposición de datos de ubicación a entidades centralizadas. Los resultados empíricos demuestran que si bien nuestro sistema de caché colaborativo incurre en algunos costos de comunicación, mitiga significativamente la redundancia de datos entre cachés de usuarios y reduce la necesidad de acceder a servidores LBS potencialmente comprometedores de la privacidad. Nuestros hallazgos muestran una reducción del 40% en consultas LBS, una disminución del 64% en redundancia de datos dentro de celdas y una reducción del 31% en pérdida de privacidad acumulada en comparación con métodos base. Además, analizamos el impacto de la obsolescencia de datos en el rendimiento del caché y la pérdida de privacidad, proponiendo mecanismos para mantener la relevancia y precisión de los datos en caché. Este trabajo contribuye al campo de los LBS que preservan la privacidad proporcionando un enfoque descentralizado centrado en el usuario que mejora tanto la redundancia del caché como la protección de la privacidad, particularmente en escenarios donde la infraestructura central es inaccesible o no confiable.