[发明专利]基于频繁位置分类的地理不可区分性位置隐私保护方法有效
| 申请号： | 201910820524.8 | 申请日： | 2019-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN110516476B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 罗惠雯;龙士工;赵龙;孙志强 | 申请（专利权）人： | 贵州大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 贵阳中新专利商标事务所 52100 | 代理人： | 吴无惧 |
| 地址： | 550025 贵州省贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于频繁位置分类的地理不可区分性位置隐私保护方法，该方法能有效地保护位置隐私，且消耗较少的隐私损耗。由于用户到访过的位置的频繁度，极大程度上影响了攻击者对于用户位置轨迹的推断结果。目前的位置隐私保护方法，主要是对位置数据直接进行模糊处理，对所有位置点加以同等程度的隐私保护级别。本发明提出了一种新的位置扰动思路，根据位置点分布的频繁程度，对其进行分类，为每个类分配不同的隐私预算。通过地理不可区分性扰动机制对位置集进行扰动。通过基于信息熵的度量方法，对输出结果进行信息量的度量。使用真实数据证明该方法能显著降低隐私损耗，并且能够达到较好的隐私保护效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 频繁 位置 分类 地理 不可 区分 隐私 保护 方法 | ||
【主权项】：
1.基于频繁位置分类的地理不可区分性位置隐私保护方法，其特征在于包括以下步骤：/n步骤1：根据位置点的聚集程度，通过基于密度的聚类算法，对位置数据集进行分类；/n步骤2：构建满足地理不可区分性的位置隐私保护模型，并构造支撑图；/n步骤3：根据聚类的每个簇内位置点的密度及簇数分配隐私预算，向位置点添加噪音；/n步骤4：使用基于信息熵及质量损耗的度量方法，对真实数据进行验证。/n
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