[发明专利]一种基于前位置矢量的差分隐私保护方法

摘要

本发明公开了一种基于前位置矢量的位置数据保护方法，由于位置数据的高维度、时空相关性、以及背景知识丰富等特点，使得位置数据的隐私保护面临着与传统隐私保护不同的挑战，针对位置数据隐私保护，本发明运用了差分隐私保护的方法，从矢量出发，向距离和角度两个维度分别添加随机噪声，实现ε‑差分隐私保护。经差分隐私保护处理后发布的位置数据，既保护了用户的个人隐私，又保证位置数据的可用性。

主权项

1.一种基于前位置矢量的差分隐私保护方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取多个位置数据构成的轨迹曲线，并对该轨迹曲线进行采样，以得到采样点集合T＝{(X₀,Y₀),(X₁,Y₁),…，(X_n,Y_n)}；其中n表示采样点的数量，X和Y分别表示采样点的横坐标和纵坐标；(2)设置计数器i＝1；(3)判断i是否小于等于n，如果是则转入步骤(4)，否则进入步骤(9)；(4)根据采样点集合T获得中间向量V_i＝(X_i‑X^*_i‑1，Y_i‑Y^*_i‑1)，并获得中间向量V_i的模和角度，其中X^*_i‑1和Y^*_i‑1分别表示第i‑1个采样点经过扰动后的横坐标和纵坐标，且X^*₀＝X₀，Y^*₀＝Y₀；(5)根据中间向量V_i的模获取拉普拉斯分布函数，求取该拉普拉斯分布函数的反函数，并根据该反函数获取随机值ρ_i；(6)根据中间向量V_i的角度获取拉普拉斯分布函数，求取该拉普拉斯分布函数的反函数，并根据该反函数获取随机值α_i；(7)根据步骤(5)和步骤(6)获取的随机值ρ_i和α_i得到第i个采样点经过扰动后的横坐标和纵坐标X^*_i和Y^*_i；(8)设置i＝i+1，并返回步骤(3)；(9)根据扰动后的新采样点集合T*＝{(X^*₀,Y^*₀),(X^*₁,Y^*₁),…,(X^*_n,Y^*_n)}获得对应的轨迹曲线，并将该轨迹曲线作为隐私数据发布在公开平台上。