基于双延迟深度确定性策略梯度的轨迹隐私保护方法

本发明公开一种基于双延迟深度确定性策略梯度的轨迹隐私保护方法，属于位置服务和信息安全领域。当前用户状态采用基于双延迟深度确定性策略梯度的扰动策略向LBS服务器发送扰动后的假位置信息；用户依靠LBS服务器的服务反馈评判隐私保护程度以及服务质量损失状况，计算出用户在当前时隙的LBS系统效益，采用动态扰动策略保护用户轨迹隐私；回收已确定的扰动后位置经验，将当前时隙和下一时隙的LBS系统网络状态、动态扰动策略以及评估结果当作经验存储于经验池，凭借更新TD3网络中演员网络跟评论家网络的权重参数来持续优化轨迹保护策略直至获取稳定的轨迹扰动策略，最终达成用户在LBS系统中的实时轨迹隐私保护。其步骤简单，保护灵活性高，保护效果好。