[发明专利]LBS中抵御推测攻击的位置数据的处理方法和处理装置

权利要求书

1.一种LBS中抵御推测攻击的位置数据的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)用户运动习惯建模：

将用户的轨迹映射到时间、空间、社交组成的三维空间，用户的运动习惯分为两类，随机跳跃运动的位置点称为“社交位置”，周期运动的位置点称为“非社交位置”；

(2)抵御位置推测攻击的轨迹合成：

合成轨迹与真实轨迹拥有相似的时间、空间和社交运动习惯，以有效保护用户位置隐私，为避免用户轨迹在某一维度上被匿名，但在其他维度上被攻击者识破的风险，采取垂直分割三维轨迹的方法，即合成的轨迹在每一维度上都与真实轨迹具有相似的运动特征；

所述步骤(2)包括以下步骤：

步骤201、用用户u_i的有影响力的朋友的位置作为社交种子位置点，将用户u_i的朋友按照影响力的大小排序，然后选择N_f个最有影响力的朋友，将他们的位置作为社交种子位置点；

步骤202、选择与用户u_i具有相似时间、空间习惯的用户的轨迹，为此首先定义时间、空间相似度：

式中，表示用户朋友的运动中心点，表示社交习惯中朋友位置的均值，表示非社交位置的均值；

之后将被选择的用户的位置当做非社交种子位置；

然后，合成轨迹，包括以下步骤：

首先从社交种子的位置中选择满足：至少存在一条合成轨迹使得下式成立的位置或

式中，表示时刻，s表示社交集合，表示非社交集合，表示从非社交种子位置中选择满足：至少存在一条合成轨迹使得上式成立的位置，表示从社交种子位置中选择满足：至少存在一条合成轨迹使得上式成立的位置，表示位置的集合，表示社交位置的地理数据分析任务，表示合成轨迹上的社交位置集合，△f表示阈值，表示用户的非社交位置，表示合成轨迹上的非社交位置集合；

随后从选出来的位置数据集中以概率采样，采样的位置在地理上连贯的被认为是合成位置，则合成位置数据构成合成轨迹，之后从合成轨迹集中选择不少于k个满足下式约束的合成轨迹作为最后的输出：

其中，是用户u_τ的轨迹；u_τ的位置在时刻被选作合成第j条合成轨迹，△f′表示阈值；

(3)隐私保护和轨迹数据有用性理论分析：

利用差分隐私进一步理论证明隐私保护强度，即在时间、空间、社交三个维度均提供(ε,δ)-差分隐私，其中，ε和δ表示隐私参数。