[发明专利]一种隐私保护方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种隐私保护方法。

背景技术

近年来，随着智能手机上配备的传感器越来越多，群智感知技术迅速发展。由于群智感知技术可以获取大规模的统计数据以及进行全体规模上的测量，群智感知技术已经被应用到人们生活中的各个领域，如公共健康，公共安全，交通监控等。典型的群智感知应用由大量终端手机用户组成，他们遍布在城市的各个角落，通过手机上配备的各类传感器（如加速度传感器、光照传感器、陀螺仪、GPS等）记录所处位置的特征数据，并实时的上传包含位置信息的数据给群智感知服务器，服务器在获取大量终端用户在不同地点的传感数据之后，进行数据处理以及数据分析，从而提供用户所需要的各项服务。目前已经有大量的群智感知的应用，然后一个用户虽然想获得应用所提供的服务，却不愿意提供一些隐私信息，如位置信息。由于这样的担忧，用户在上传传感数据时如何保护隐私位置信息成了一个重要的问题。

目前，保护隐私位置信息的方法主要是基于扰乱的，也就是在用户上传的信息中，加入独立的噪声，这类技术被证明是可被攻击的，一个攻击者可以采用过滤技术来重新构建原始数据的分布，从而可以获得用户的隐私位置信息。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种隐私保护方法，能够使用户上传的数据在抵御强大攻击力的同时，最大化保持上传数据的信息量。

为实现上述目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种隐私保护方法，该方法包括：

预先定义隐私位置集合设用户实际的位置信息为上传的策略为某次上传的群智感知数据为其中上传的策略需要对所有上传的群智感知数据O→={O1,O2,...,OT}]]>在满足Pr[Lt=sji|O→]-Pr[Lt=sji]≤δ]]>的前提下，使得utility(O→)=|{t|Ot≠empty}|/T]]>的期望最大；

其中，L_t表示任意位置、表示任意隐私位置，表示在已知上传数据的情况下成功推测隐私位置的概率，是表示在没有任何已知信息的情况下推测隐私位置的概率，的值为预先设定，δ表示保护隐私的程度，δ设置的越小，越能保护隐私；