[发明专利]一种基于角度划分和位置语义的轨迹隐私保护算法有效
| 申请号: | 201710539901.1 | 申请日: | 2017-07-04 |
| 公开(公告)号: | CN107480550B | 公开(公告)日: | 2020-05-26 |
| 发明(设计)人: | 陆嘉旻;卢婷;陈昭;刘国华;黄秋波 | 申请(专利权)人: | 东华大学 |
| 主分类号: | G06F21/62 | 分类号: | G06F21/62;G06F16/9537 |
| 代理公司: | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人: | 翁若莹;吴小丽 |
| 地址: | 200050 上*** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 角度 划分 位置 语义 轨迹 隐私 保护 算法 | ||
1.一种基于角度划分和位置语义的轨迹隐私保护算法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:初始化生成网格地图模型,为网格地图模型随机分配各种位置类型;
步骤2:用户输入信息;用户输入的信息包括:角度L、职业profession、年龄age、性格character、对所述各种位置类型的位置敏感度seni;
步骤3:处理用户输入的信息;步骤3具体包括以下子步骤:
步骤3.1:根据用户输入的角度L,计算所需虚假轨迹数目fake和对应弧度rad;
fake=2*180/L
rad=L/180.0*3.14159;
步骤3.2:计算对应该用户属性的位置普及度集合popi,计算方式如下:
popi=popi1+profession*character/age
其中,popi1代表位置普及度的基准值,是在不考虑二次访问的情况下,使用区域的用户在24小时内访问各种位置类型的人流量乘以常量10;人流量为访问次数除以使用区域的总人数;
步骤3.3:根据位置普及度popi和用户输入的位置敏感度seni,计算所有位置类型的位置隐私度prmi,计算方式如下:
步骤4:用户提出服务查询请求,输入当前时刻的位置坐标(x,y);
步骤5:根据所述位置坐标进行角度划分,产生多个虚拟位置九宫格区域;角度划分是以网格地图为中心点为原点,当前真实位置和原点之间的欧式距离为半径,每划过一次对应弧度rad,即得到一个虚假位置区域中心,虚假位置区域中心和围绕虚假位置区域中心的八个位置共同构成虚假位置九宫格区域;步骤5具体包括以下子步骤:
步骤5.1:将当前真实位置作为第一条虚假轨迹的虚假位置区域中心,围绕该位置的八个位置共同构成虚假位置九宫格区域;
步骤5.2:根据角度划分定位第二条虚假轨迹的虚假位置区域中心,围绕该位置的八个位置共同构成虚假位置九宫格区域;
步骤5.3:继续进行角度划分找到下一个虚假位置区域中心,直至角度划分经过一个圆周达到虚假轨迹数目要求;
步骤6:根据当前位置语义,选择合适的虚假位置;步骤6具体包括以下子步骤:
步骤6.1:判断当前位置的位置隐私度是否超过设定的隐私度阈值a;
步骤6.2:若超过a,说明当前位置对于用户而言为非隐私位置,不用考虑抑制发布,则在各个虚假位置九宫格区域中选择和用户当前位置类型相一致的场所作为虚假位置;
步骤6.3:若未超过a,说明当前位置对于用户而言为隐私位置,需考虑抑制发布,即进行选择性替换,则在各个虚假位置九宫格区域中随机选择除真实位置外任一场所作为虚假位置;
步骤7:将所有时刻生成的虚假位置连接起来,产生虚假轨迹。
2.如权利要求1所述的一种基于角度划分和位置语义的轨迹隐私保护算法,其特征在于,所述位置语义包括:位置普及度、位置敏感度和位置隐私度:
位置普及度,表示该位置类型的热门程度,与用户职业、年龄和性格相关;数值越大,表示位置普及度越高;
位置敏感度,表示该位置类型对于当前用户的敏感程度,由用户直接输入,数值越大,表示越敏感;
位置隐私度,由位置普及度和位置敏感度共同决定,数值越大,表示隐私保护程度越好。
3.如权利要求1所述的一种基于角度划分和位置语义的轨迹隐私保护算法,其特征在于,所述步骤1具体包括以下子步骤:
步骤1.1:使用整型二维数组建立平面的网格地图模型,每个网格代表设定面积的位置;
步骤1.2:为网格地图模型随机分配各种位置类型,用不同的字符表示不同的位置类型。
4.如权利要求3所述的一种基于角度划分和位置语义的轨迹隐私保护算法,其特征在于,所述步骤1.2中,位置类型包括超市、学校、医院、住宅区、车站、娱乐场所,分别用数字0~6表示。
5.如权利要求1所述的一种基于角度划分和位置语义的轨迹隐私保护算法,其特征在于,所述步骤4中,若是用户提出连续查询服务,将每隔时刻t再提出下一查询服务;t为设定的间隔时间。
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