20、打车服务隐私保护与攻击分析

打车服务隐私保护与攻击分析

一、打车服务现状与隐私问题

打车服务(RHS)和拼车服务(RSS)在全球范围内广受欢迎。RHS通常由像Uber、Ola这样的大公司管理,而RSS则多是个人以点对点模式提供的拼车或面包车拼车服务。这些服务具有环保、经济等优势,但服务提供商(SP)为了提供服务会收集用户(包括司机和乘客)的个人信息,用于计费、统计和满足监管要求。这可能会因为SP的疏忽或其为了广告等目的窥探用户信息而导致隐私泄露,因此用户的隐私问题需要得到解决,以确保RHS/RSS的安全性。

在隐私保护方面,虽然很多研究关注乘客的隐私,但关于司机隐私的研究相对较少。媒体上有很多司机安全受威胁的案例,比如有团伙利用打车应用获取司机位置进行抢劫,还有非SP的出租车司机伪装成乘客定位Uber车辆进行攻击。这些事件促使我们考虑可能导致司机位置泄露给乘客的威胁模型。

二、ORide协议及其变体
(一)ORide协议

ORide是一种隐私保护的打车服务协议,其主要步骤如下:
1. 协议涉及三方:乘客、服务提供商(SP)和司机。
2. SP不与乘客或司机勾结,司机和乘客是诚实但好奇的对手,试图了解比协议预期更多的对方信息。协议旨在保护司机和乘客的身份和位置信息,使其不被SP和彼此知晓。
3. 初始化时,SP根据历史司机和乘车密度划分并公布运营区域的区域。这些信息对所有司机和乘客公开。
4. 乘客想要打车时,选择一个语义安全的部分同态加密(SHE)方案的公钥 - 私钥对,用公钥加密自己的位置,将密文和公钥发送给SP请求打车。这里使用FV SHE方案来演示协议,由于基本的SHE方案处理整数,位置以UTM格式编码为整数。 <

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计实战全过程,涵盖系统从需求分析服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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