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Enhancing Privacy Preserving by Hash Aggregation in Range-Based Localization
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AI
DOI：10.1109/lwc.2026.3709671.png)
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摘要
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基于距离的定位对于室内定位至关重要，但位置相关信息的披露对用户和锚节点均造成隐私风险。本文提出了一种基于哈希混淆的新型隐私保护方案，以避免高计算开销和锚节点共谋。在所提出的方案中，每个锚节点独立使用基于哈希的混淆技术加密其位置相关数据，而无需与其他锚节点交换消息。通过隐私聚合，用户仅获得构建定位模型所需的求和结果，从而在诚实但好奇的模型下保护锚节点的位置相关信息。实验结果表明，所提出的方案在引入额外定位误差的同时，实现了更短的计算时间和轻量级通信开销。由于该方案设计轻量且可扩展，因此非常适合实际中隐私敏感的室内众包定位应用。
Keyword:
Location awareness
Privacy
Distance measurement
Modeling
Timing
Crowdsourcing
Encryption
Matrices
Privacy preservation
cooperative range-based localization
hash function
