[发明专利]一种偏好感知的轨迹匿名方法及系统

说明书

本发明提出了一种偏好感知的轨迹匿名方法及系统，用于解决位置数据隐私保护中隐私保护强度可定制与可量化问题。其方法步骤为：首先，获取用户的移动轨迹数据，并利用位置空间匿名方法对用户的移动轨迹数据中包含的原始点进行泛化，得到用户的位置序列；其次，获取用户对语义类型的熟悉度以及每个位置在语义类型中的流行度；然后，设置熟悉度阈值和流行度阈值以获得位置的隐私分类，并采取不同的位置匿名方法，获得用户的匿名轨迹序列；最后，通过计算匿名轨迹序列的信息熵获取用户的轨迹隐私度。本发明为用户提供可定制的隐私保护，通过分析用户的兴趣及偏好特征，个性化地隐藏用户的敏感信息，提高数据的可用性，实现隐私保护强度的可量化。

技术领域

本发明涉及网络通信技术领域，特别是指一种偏好感知的轨迹匿名方法及系统。

背景技术

基于位置的社交网络(LBSNs)(例如：Foursquare、FacebookPlace、Twitter以及街旁等)的特点是利用用户的签到信息，将在线社交网络和物理位置结合起来，以实现虚拟世界中基于位置的服务资源的共享与传播。近年来，由于大量传感器嵌入的智能移动设备的广泛应用，使得LBSNs获得了空前发展。但是，隐私泄露问题是目前需要考虑的一个重要问题。用户将真实的位置数据发布到LBSNs服务器，不可信第三方可能窃取用户的位置数据，做一些非法活动。对于用户而言，为了保护自身的隐私，只需发布一些不完全的GPS轨迹数据。尽管如此，攻击者仍然能够通过地理位置间的时空关系，采用数据分析的相关技术，推理出受害者的敏感个人信息(例如：家庭住址、工作地点或者生活习惯等)。甚至，攻击者通过GPS轨迹数据挖掘出受害者的移动行为模式，预测受害者下一时刻将要访问的位置，从而对用户的人身安全造成严重的影响。因此，一旦用户发现位置社交网络存在一定的隐私威胁，用户将不再使用该位置社交网络提供的服务，导致服务的可信度降低。

轨迹隐私保护是LBSNs中一种新的隐私保护形式。与位置隐私保护方法不同，轨迹保护方法的目的是为了保护用户的敏感位置信息泄露，这些敏感信息能够反映用户的个性化兴趣或者偏好。传统的轨迹隐私保护主要包括：假数据、空间匿名以及抑制技术。其中，基于假数据的轨迹隐私保护方法是在原始的GPS轨迹数据中增加一些错误的位置数据，从而攻击者无法从上传的轨迹数据中获取用户的真实位置信息；基于空间隐藏的轨迹隐私保护方法是将原始的GPS轨迹数据中敏感的位置数据进行泛化处理，从而降低攻击者获取真实位置信息的概率；基于抑制技术的轨迹隐私保护方法是禁止GPS轨迹数据中一些敏感位置数据的发布，从而保护用户的个人隐私。

因此，现有技术至少存在以下不足：

第一、在实际情况下，只考虑位置匿名无法有效地实现轨迹隐私保护，攻击者能够利用关联攻击、数据分析等相关技术推理出用户的敏感信息；第二、轨迹匿名方法没有考虑用户的偏好以及背景知识，造成有效数据的丢失，从而使得用户无法享受个性化的服务体验；第三、无法根据不同的隐私风险度，自适应地采取不同的轨迹隐私保护方法，导致服务精确度下降。

发明内容

针对上述背景技术中存在的不足，本发明提出了一种偏好感知的轨迹匿名方法及系统，解决了现有位置数据隐私保护中无法根据隐私保护强度定制不同的隐私保护方法，导致隐私保护服务精确度低的技术问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种偏好感知的轨迹匿名方法，其步骤如下：

S1、获取用户所访问位置的语义信息以及移动轨迹数据；

S2、利用位置空间匿名方法对用户的移动轨迹数据中包含的原始点依次进行停留区域泛化和位置区域泛化，得到用户的位置序列；

S3、通过分析用户的位置序列获取用户对语义类型的熟悉度以及每个位置在语义类型中的流行度；