摘要
本发明涉及一种面向推断攻击的轨迹隐私保护方法,包括:根据设置的距离阈值和时间阈值识别出车辆轨迹中的车辆停留区域,将停留区域内的所有轨迹点合并为一个停留点,提取出所有的停留点构建车辆轨迹的停留点集合;根据车辆在停留点的停留时间计算各停留点的敏感度;根据道路路网和车辆的最大合理速度构建每个停留点的候选混淆位置集;根据停留点的敏感度计算各停留点的推断误差阈值和差分隐私预算;根据停留点的推断误差阈值和差分隐私预算利用Hilbert空间填充曲线对候选混淆位置集进行划分,生成满足隐私约束的保护位置集;基于指数机制的轨迹扰动策略从保护位置集中选择保护位置替换停留点得到隐私保护后的车辆轨迹。本发明能够在保证数据可用性的同时,显著提升对推断攻击的防护能力,满足轨迹数据在实际应用中的安全发布需求。
技术关键词
轨迹隐私保护方法
推断误差
停留点
差分隐私
空间填充曲线
远程监控程序
车辆
计算机存储介质
DBSCAN算法
隐私保护系统
指数
机制
处理器
坐标
存储器
策略
编码
速度
聚类
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保护方法
模糊函数
隐私数据处理
哈希消息认证码
卷积神经网络识别
人工智能决策
审计方法
人工智能模型
差分隐私
神经网络模型
多模态
差分隐私保护方法
轨迹特征
拉普拉斯噪声
数据融合方法
神经网络框架
流预测方法
手机位置数据
语义
融合多源信息