[发明专利]一种基于差分隐私的移动用户的轨迹隐私保护方法及系统

权利要求书

1.一种基于差分隐私的移动用户的轨迹隐私保护方法，其特征在于，该方法应用于服务器，并作用于m个通信基站L＝{l₁，l₂，...l_m}，n个用户U＝{u₁，u₂，...u_n}所构成的移动场景中，其中l_i表示为第i个通信基站的位置，1≤i≤m，u_j表示第j个用户，1≤j≤n，该方法包括以下步骤：

S1、初始化阶段：当用户u_j进入通信基站l_i的覆盖范围内，通信运营商的服务器将会记录下用户的相关信息：匿名化后的用户ID号，访问的通信基站位置信息，以及访问时间t；

S2、数据聚合阶段：服务器将一段时间内收集到的用户的相关信息按照一定的时间间隔进行统计聚合，提取出每个时间间隔内每个用户访问最频繁的通信基站的位置信息，并计算出该时间间隔下每个通信基站内包含的用户总人数表示时间t下，通信基站l_i覆盖的用户总人数，1≤i≤m；

S3、数据扰动阶段：根据人类的移动特性，将时间划分为白天时间段、晚上时间段以及深夜时间段，通过计算出每个时间段下的各个基站人数的分布情况引用差分隐私机制对这三个时间段下的数据进行不同的扰动处理；

S4、数据发布阶段：通信运营商将处理后的数据发布出去；

所述步骤S2的数据聚合阶段具体包括以下操作流程：

(1)时间段划分：根据对用户移动轨迹的分辨率的要求，按照不同时间间隔进行划分，时间间隔越大，则用户移动轨迹的分辨率越小；时间间隔越小，用户移动轨迹越精确；

(2)位置提取：划分好时间间隔后，用户在某一时间间隔内会出现1个或多个不同通信基站访问记录，此时我们将提取出这些通信基站中，用户访问最频繁的基站作为该时间段下用户所访问的位置；

(3)数据统计：通过步骤(2)，可以知道在每个时间戳下，用户只可能访问一个通信基站，因此计算出在时间戳t下，每个基站(l₁，l₂，...l_m)覆盖区域内用户的访问数量从而可以获得实时情况下，某个地区每个通信基站的覆盖区域内用户数的分布情况，即数据集

所述步骤S3的数据扰动阶段具体包括：

(1)在白天时间段下，设为早上7点到晚上6点间，用户的基站访问位置在处于不断更新变换的状态；此时相邻时刻数据集D_t-1和D_t的用户人数分布差异较大，我们对每个时间下的数据集D_t直接引入满足ε一差分隐私的拉普拉斯机制来添加符合拉普拉斯分布的扰动噪声

(2)在晚上时间段，设为晚上6点到晚上11点之间，用户的基站访问位置更新速度降低；此时相邻时刻数据集D_t-1和D_t的用户人数分布仍具有差异，但差异处于时而大时而很小的情况；

(3)在深夜时间段，设为晚上11点到第二天早晨7点间，用户的基站访问位置将不会发生变化，此时相邻时刻数据集D_t-1和D_t的用户分布差几乎不变；用户的轨迹隐私只用在移动过程中才会暴露出来，此时直接用原始数据进行发布。

2.根据权利要求1所述的基于差分隐私的移动用户的轨迹隐私保护方法，其特征在于，为了满足基站总人数n不发生变化，所述步骤(1)中只对前m-1个基站进行扰动处理，前m-1个基站引入的噪声向量为Noise_m-1＝(x₁，x₂，...，x_m-1)，第m个基站加入的噪声将根据前m-1个基站加入的噪声和取相反数，

3.根据权利要求1所述的基于差分隐私的移动用户的轨迹隐私保护方法，其特征在于，在所述步骤(2)中：当相邻时刻数据集D_t-1和D_t的用户分布差异较大的情况下，只需计算出当前时刻的数据集D_t和前一个时刻发布出去的数据集D_t-1之间的分布差值，并与设定好的固定阈值T进行比较，判断是否对当前数据集进行扰动处理；因此只需对部分数据集D_t进行扰动处理，并令需要扰动处理的数据集D的个数为C。