Optimal obfuscation of awareness messages: Improving users` unlinkability in Intelligent Transport Systems

Abstract

This paper introduces a novel methodology to enhance privacy in Cooperative Intelligent Transport Systems (C-ITS) by improving unlinkability in vehicle-to-everything (V2X) communication. Focusing on the Cooperative Awareness Basic Service, we employ a Hidden Markov Model (HMM) to model the unlinkability of Cooperative Awareness Messages (CAMs) exchanged between vehicles and roadside units (RSUs) under the surveillance of a Global Passive Adversary (GPA). Implementing a joint obfuscation approach maximizes unlinkability by transforming the CAMs` original data within a distortion threshold, preserving data utility while confounding the GPA`s ability to reliably link messages to specific vehicles. The experimental evaluation confirms the superiority of our method when compared with multivariate independent noise models, including Gaussian and Laplace. Our approach also incorporates an authentication protocol, ensuring the secure and collaborative execution of the obfuscation algorithm by the vehicles involved.

У цій статті представлено нову методологію для підвищення рівня конфіденційності в кооперативних інтелектуальних транспортних системах (C-ITS) за рахунок поліпшення захищеності зв`язку «транспортний засіб - все» (V2X). Зосередившись на базовій послузі кооперативної обізнаності, ми використовуємо приховану марковську модель (HMM) для моделювання роз`єднання повідомлень кооперативної обізнаності (CAM), якими обмінюються транспортні засоби і придорожні підрозділи (RSU) під наглядом глобального пасивного супротивника (GPA). Впровадження спільного підходу до маскування максимізує неможливість встановлення зв`язку шляхом перетворення вихідних даних CAM-повідомлень в межах порогу спотворення, зберігаючи корисність даних, але ставлячи під сумнів здатність ГПС надійно пов`язувати повідомлення з конкретними транспортними засобами. Експериментальна оцінка підтверджує перевагу нашого методу в порівнянні з багатовимірними незалежними моделями шуму, включаючи Гаусса і Лапласа. Наш підхід також включає протокол аутентифікації, що забезпечує безпечне та спільне виконання алгоритму обфускації залученими транспортними засобами.