Leveraging Functional Encryption and Deep Learning for Privacy-Preserving Traffic Forecasting
作者: Isaac Adom, Mohammmad Iqbal Hossain, Hassan Mahmoud, Ahmad Alsharif, Mahmoud Nabil Mahmoud, Yang Xiao
分类: cs.CR, eess.SY
发布日期: 2025-04-17
备注: 17 pages, 14 Figures, Journal Publication
💡 一句话要点
提出一种基于功能加密和深度学习的隐私保护交通预测方案，解决城市交通拥堵问题。
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 交通预测 隐私保护 功能加密 深度学习 Conv-LSTM Bi-LSTM k-匿名化 智能交通系统
📋 核心要点
- 交通拥堵导致出行时间增加、污染加剧和碰撞风险升高，现有智能交通系统在利用驾驶员位置信息时面临隐私泄露的挑战。
- 论文提出一种基于功能加密的k-匿名化方案，聚合加密的位置信息，并结合Conv-LSTM和Bi-LSTM的深度学习模型进行交通预测。
- 在真实数据集上的实验表明，该方案在保护驾驶员隐私的同时，实现了小于10%的平均绝对误差，证明了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种安全的、保护隐私的位置报告和交通预测系统，该系统保证了驾驶员数据的隐私保护，同时保持了较高的交通预测精度。该方案利用k-匿名化方案和功能加密来聚合驾驶员提交的加密位置信息，确保驾驶员位置数据的隐私。此外，该研究提出了一种深度学习模型，该模型结合了卷积长短期记忆（Conv-LSTM）模块来捕获空间和短期时间特征，以及双向长短期记忆（Bi-LSTM）模块来恢复长期周期性模式，用于交通预测。通过对真实数据集的广泛评估，证明了所提出的方案的有效性，在保护驾驶员隐私的同时，60分钟预测范围内的平均绝对误差小于10%。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决智能交通系统中，利用驾驶员位置信息进行交通预测时，驾驶员隐私泄露的问题。现有方法在提高交通预测准确性的同时，往往忽略了对驾驶员敏感时空位置信息的保护，存在潜在的安全风险。
核心思路：论文的核心思路是在保证驾驶员位置信息隐私的前提下，利用深度学习模型进行准确的交通预测。通过功能加密和k-匿名化技术，对驾驶员的位置信息进行加密和聚合，从而保护个人隐私。同时，设计一种结合Conv-LSTM和Bi-LSTM的深度学习模型，充分利用交通数据的时空特征，提高预测精度。
技术框架：该系统主要包含两个阶段：隐私保护的位置报告和交通预测。在位置报告阶段，驾驶员使用功能加密对位置信息进行加密，并采用k-匿名化方案进行聚合。在交通预测阶段，将聚合的加密位置信息输入到深度学习模型中，该模型包含Conv-LSTM模块用于捕获空间和短期时间特征，以及Bi-LSTM模块用于恢复长期周期性模式。
关键创新：该论文的关键创新在于将功能加密和k-匿名化技术与深度学习模型相结合，实现隐私保护的交通预测。与传统的交通预测方法相比，该方案在保证预测精度的同时，显著提高了驾驶员位置信息的隐私保护水平。此外，结合Conv-LSTM和Bi-LSTM的模型结构，能够更有效地提取交通数据的时空特征。
关键设计：在功能加密方面，选择合适的加密算法和密钥管理方案是关键。k-匿名化方案需要仔细选择k值，以平衡隐私保护水平和数据可用性。深度学习模型中，Conv-LSTM和Bi-LSTM的层数、滤波器大小、隐藏单元数等参数需要根据具体数据集进行调整。损失函数可以选择平均绝对误差（MAE）等常用的回归损失函数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方案在保护驾驶员隐私的前提下，实现了较高的交通预测精度，60分钟预测范围内的平均绝对误差小于10%。这表明该方案在实际应用中具有良好的性能和潜力。与没有隐私保护的传统方法相比，该方案在预测精度上没有显著下降，但显著提高了隐私保护水平。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能交通管理系统，为城市交通规划和管理提供决策支持。通过保护驾驶员隐私，鼓励更多用户参与位置信息共享，从而提高交通预测的准确性和可靠性。此外，该方法也可推广到其他需要保护用户隐私的位置服务应用中，例如基于位置的社交网络和移动广告。
📄 摘要（原文）
Over the past few years, traffic congestion has continuously plagued the nation's transportation system creating several negative impacts including longer travel times, increased pollution rates, and higher collision risks. To overcome these challenges, Intelligent Transportation Systems (ITS) aim to improve mobility and vehicular systems, ensuring higher levels of safety by utilizing cutting-edge technologies, sophisticated sensing capabilities, and innovative algorithms. Drivers' participatory sensing, current/future location reporting, and machine learning algorithms have considerably improved real-time congestion monitoring and future traffic management. However, each driver's sensitive spatiotemporal location information can create serious privacy concerns. To address these challenges, we propose in this paper a secure, privacy-preserving location reporting and traffic forecasting system that guarantees privacy protection of driver data while maintaining high traffic forecasting accuracy. Our novel k-anonymity scheme utilizes functional encryption to aggregate encrypted location information submitted by drivers while ensuring the privacy of driver location data. Additionally, using the aggregated encrypted location information as input, this research proposes a deep learning model that incorporates a Convolutional-Long Short-Term Memory (Conv-LSTM) module to capture spatial and short-term temporal features and a Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) module to recover long-term periodic patterns for traffic forecasting. With extensive evaluation on real datasets, we demonstrate the effectiveness of the proposed scheme with less than 10% mean absolute error for a 60-minute forecasting horizon, all while protecting driver privacy.