一种基于维恩图和差分隐私的轨迹数据隐私保护方法及系统技术方案

发布时间：2025-04-30 12:59

科技隐私法：了解并遵守《欧洲通用数据保护条例》（GDPR），保护个人数据隐私。 #生活知识# #科技生活# #科技安全指南#

一种基于维恩图和差分隐私的轨迹数据隐私保护方法及系统，涉及隐私保护领域。本发明专利技术是为了解决现有轨迹隐私数据安全保护方法安全性低的问题。本发明专利技术包括：获取待保护轨迹用户A的好友用户，并将每个好友用户轨迹上的地点的坐标离散到划分网格后的地理空间中；获取用户A的第i个好友用户轨迹中包含的地点坐标集合；获取用户A所有好友用户轨迹中的地点坐标集合的交集C，并对交集C中的地点坐标进行隐私保护，获得隐私保护后用户A的轨迹。本发明专利技术用于对用户的轨迹数据进行隐私保护。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及隐私保护领域，特别涉及一种基于维恩图和差分隐私的轨迹数据隐私保护方法及系统。

技术介绍

1、随着移动设备和位置服务的广泛应用，用户的轨迹数据被大量收集和使用，这在提升服务质量和用户体验的同时，也带来了严重的隐私风险。未经保护的轨迹数据可能会暴露用户的个人隐私信息，甚至可能被恶意使用。

2、目前，轨迹数据隐私保护技术主要集中在两个方面：在线应用轨迹数据隐私保护和离线应用轨迹数据隐私保护，在线应用轨迹数据隐私保护通过移动物体的实时位置为用户提供相应的高效服务，如智能交通管理、移动医疗服务等；离线应用轨迹数据隐私保护通过对个体或特定机构收集到的数据进行分析挖掘，从而收集到其他个体的敏感信息，如家庭地址、工作地点、生活方式和健康状况等。然而敌手在拥有背景知识的前提下，会产生对个体轨迹数据隐私的恶意推断，因此现有方法无法有效遏制通过背景知识的恶意攻击和隐私泄露风险，导致现有轨迹隐私数据安全保护方法安全性低。

技术实现思路

1、本专利技术目的是为了解决现有轨迹隐私数据安全保护方法安全性低的问题，而提出了一种基于维恩图和差分隐私的轨迹数据隐私保护方法及系统。

2、一种基于维恩图和差分隐私的轨迹数据隐私保护方法，包括以下步骤：

3、步骤一、获取待保护轨迹用户a的好友用户，并将每个好友用户轨迹上的地点的坐标离散到划分网格后的地理空间中；

4、步骤二、获取用户a的第i个好友用户轨迹中包含的地点坐标集合fi＝(xi,1,xi,2,xi,n,.

5、其中，fi是第i个好友用户轨迹上包含的地点坐标集合，xi,n是第i个好友用户轨迹上的地n个地点坐标；n是第i个好友用户轨迹上的地点总数；

6、步骤三、获取用户a所有好友用户轨迹中的地点坐标集合的交集c，并对交集c中的地点坐标进行隐私保护，获得隐私保护后用户a的轨迹。

7、进一步地，所述步骤三中的获取用户a所有好友用户轨迹中的地点坐标集合的交集c，并对交集c中的地点坐标进行隐私保护，获得隐私保护后用户a的轨迹，具体为：

8、步骤三一、获取用户a所有好友用户轨迹中的地点坐标集合的交集c：

9、

10、其中，s是用户a的好友用户总数，是交集c中的第i*个地点坐标，是交集c中的第n*个地点坐标，n*是交集c中地点总数；

11、步骤三二、利用交集c获得隐私保护后用户a的轨迹。

12、进一步地，所述步骤三二中的利用交集c获得隐私保护后用户a的轨迹，具体为：

13、步骤三二一、初始化用户a的好友用户标号i＝1；

14、步骤三二二、将作为圆心，以r为半径作圆获得圆形区域并初始化内的地点标号j＝1；

15、步骤三二三、获取点的效用值

16、其中，是内的第j个地点坐标；

17、步骤三二四、基于点的效用值获取作为圆心的概率

18、步骤三二五、判断j是否等于k，若j＜k，则令j＝j+1并返回步骤三二三；若j＝k，则将最大值对应的地点作为的混淆圆心；

19、其中，k是内的地点总数；

20、步骤三二六、判断i*是否小于n*，若i*＜n*则令i*＝i*+1，并返回步骤三二二；若i*＝n*则输出所有混淆圆心，所有混淆圆心组成的隐私保护后用户a的轨迹，并发布隐私保护后用户a的轨迹。

21、进一步地，所述步骤三二三中的获取点的效用值具体为：

22、

23、其中，是点到点的欧式距离，k是内的地点总数。

24、进一步地，所述步骤三二四中的基于点的效用值获取作为圆心的概率具体为：

25、

26、其中，δu是灵敏度，ε是隐私预算参数，是作为的圆心概率。

27、一种基于维恩图和差分隐私的轨迹数据隐私保护系统，包括：好友用户轨迹地点坐标获取模块、好友用户轨迹交集获取模块、混淆圆心地点获取模块、隐私保护后的用户轨迹生成模块；

28、所述好友用户轨迹地点坐标获取模块用于获取待保护轨迹用户a的好友用户轨迹中地点坐标，并将地点坐标离散到划分网格后的地理空间中，获得用户a的第i个好友用户轨迹中包含的地点坐标集合fi＝(xi,1,xi,2,xi,n,....,xi,n)；

29、其中，fi是第i个好友用户轨迹上包含的地点坐标集合，xi,n是第i个好友用户轨迹上的地n个地点坐标；n是第i个好友用户轨迹上的地点总数；

30、所述好友用户轨迹交集获取模块获取用户a所有好友用户轨迹中的地点坐标集合的交集c；

31、所述混淆圆心地点获取模块用于将交集c中每个地点作为圆心作圆，获得每个圆的混淆圆心地点；

32、所述隐私保护后的用户轨迹生成模块利用每个混淆圆心地点组成隐私保护后用户a的轨迹，并发布。

33、进一步地，所述好友用户轨迹交集获取模块获取用户a所有好友用户轨迹中的地点坐标集合的交集c，具体为：

34、

35、其中，s是用户a的好友用户总数，是交集c中的第i*个地点坐标，是交集c中的第n*个地点坐标，n*是交集c中地点总数。

36、进一步地，所述混淆圆心地点获取模块用于将交集c中每个地点作为圆心作圆，获得每个圆的混淆圆心地点，具体为：

37、s1、初始化用户a的好友用户标号i＝1；

38、s2、将作为圆心，以r为半径作圆获得圆形区域并初始化内的地点标号j＝1；

39、s3、获取点的效用值

40、其中，是内的第j个地点坐标；

41、s4、基于点的效用值获取作为圆心的概率

42、s5、判断j是否等于k，若j＜k，则令j＝j+1并返回s3；若j＝k，则将最大值对应的地点作为的混淆圆心；

43、其中，k是内的地点总数；

44、s6、判断i*是否小于n*，若i*＜n*则令i*＝i*+1，并返回步骤s2；若i*＝n*则输出所有混淆圆心。

45、进一步地，所述s3中的获取点的效用值具体为：

46、

47、其中，是点到点的欧式距离，k是内的地点总数。

48、进一步地，所述s4中的基于点的效用值获取作为圆心的概率具体为：

49、

50、其中，δu是灵敏度，ε是隐私预算参数，是作为的圆心概率。

51、本专利技术的有益效果为：

52、本专利技术利用网格对现实地理空间进行划分，将用户轨迹数据集转化为网格位置坐标点，为了防止攻击者利用背景知识推断个体敏感信息，本专利技术利用维恩图集合之间关系的方法，输入待保护用户好友用户的位置坐标点集合，统计输出的好友用户的重复位置坐标点集合，将重复位置坐标点集合中的每一个位置坐标点作为圆心，利用差分隐私的指数机制选取圆形区域内的某个位置坐标点替换圆心位置坐标点，实现对重复位置坐标点的保护，进而实现对个体轨迹数据隐私的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于维恩图和差分隐私的轨迹数据隐私保护方法，其特征在于所述方法具体过程为：

2.根据权利要求1所述的一种基于维恩图和差分隐私的轨迹数据隐私保护方法，其特征在于：所述步骤三中的获取用户A所有好友用户轨迹中的地点坐标集合的交集C，并对交集C中的地点坐标进行隐私保护，获得隐私保护后用户A的轨迹，具体为：

3.根据权利要求2所述的一种基于维恩图和差分隐私的轨迹数据隐私保护方法，其特征在于：所述步骤三二中的利用交集C获得隐私保护后用户A的轨迹，具体为：

4.根据权利要求3所述的一种基于维恩图和差分隐私的轨迹数据隐私保护方法，其特征在于：所述步骤三二三中的获取点的效用值具体为：

5.根据权利要求4所述的一种基于维恩图和差分隐私的轨迹数据隐私保护方法，其特征在于：所述步骤三二四中的基于点的效用值获取作为圆心的概率具体为：

6.一种基于维恩图和差分隐私的轨迹数据隐私保护系统，其特征在于所述系统包括：好友用户轨迹地点坐标获取模块、好友用户轨迹交集获取模块、混淆圆心地点获取模块、隐私保护后的用户轨迹生成模块；

7.根据权

8.根据权利要求7所述的一种基于维恩图和差分隐私的轨迹数据隐私保护系统，其特征在于：所述混淆圆心地点获取模块用于将交集C中每个地点作为圆心作圆，获得每个圆的混淆圆心，具体为：

9.根据权利要求8所述的一种基于维恩图和差分隐私的轨迹数据隐私保护系统，其特征在于：所述S3中的获取点的效用值具体为：

10.根据权利要求9所述的一种基于维恩图和差分隐私的轨迹数据隐私保护系统，其特征在于：所述S4中的基于点的效用值获取作为圆心的概率具体为：

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