[发明专利]一种车联网位置隐私保护方法及系统

权利要求书

1.一种车联网位置隐私保护方法，其特征在于，包括：

利用序列位置点背景知识对车联网内所有用户位置点进行预测，生成位置点有向图；

基于所述位置点有向图，利用PageRank算法计算每个所述用户位置点的敏感属性值；

根据所述敏感属性值对所有所述用户位置点进行划分，确定多个区域；

获取每个所述区域内的车辆流入流出情况，并根据所述车辆流入流出情况计算每个所述区域的结构系数；所述结构系数为区域对用户位置点重要性的影响；

根据所述敏感属性值以及所述结构系数计算每个所述用户位置点的敏感度；

对所述敏感度进行差分隐私预算分配，确定每个所述区域的差分隐私预算；

基于每个所述区域的差分隐私预算，利用拉普拉斯机制对所述用户位置点添加拉普拉斯噪声，并利用添加拉普拉斯噪声后的用户位置点替代原始的用户位置点。

2.根据权利要求1所述的车联网位置隐私保护方法，其特征在于，所述基于所述位置点有向图，利用PageRank算法计算每个所述用户位置点的敏感属性值，具体包括：

基于所述位置点有向图，利用公式计算每个所述用户位置点的敏感属性值；其中，PR(L_i)为第i用户位置点L_i的敏感属性值；N为所有用户位置点数量；M(L_i)为L_i有出链的位置集合；PR(L_j)为第j用户位置点L_j的敏感属性值；Out(L_j)为L_j的出链数目，d为瞄准隐私保护车辆节点位置的概率，1-d为随机跳转到其他位置的概率。

3.根据权利要求1所述的车联网位置隐私保护方法，其特征在于，所述根据所述敏感属性值对所有所述用户位置点进行划分，确定多个区域，具体包括：

将相似度小于相似度阈值的敏感属性值对应的用户位置点进行合并，确定多个区域；每个所述区域具有多个用户位置点，每个所述区域内的用户位置点的敏感属性值的相似度小于相似度阈值。

4.根据权利要求2所述的车联网位置隐私保护方法，其特征在于，所述获取每个所述区域内的车辆流入流出情况，并根据所述车辆流入流出情况计算每个所述区域的结构系数，具体包括：

所述结构系数为：

其中，为任一所述区域的内部度之和；为任一所述区域的外部度之和；A_nn为邻接矩阵内区域n和区域n的连边总数，n为区域序号。

5.根据权利要求4所述的车联网位置隐私保护方法，其特征在于，所述根据所述敏感属性值以及所述结构系数计算每个所述用户位置点的敏感度，具体包括：

根据所述结构系数，利用公式确定结构系数向量；其中，I⁽ⁿ⁾为结构系数向量；

根据所述敏感度属性值以及所述结构系数向量，利用公式计算每个所述用户位置点的敏感度；其中，P_x为每个所述用户位置点的敏感度，x为用户位置点。

6.根据权利要求5所述的车联网位置隐私保护方法，其特征在于，所述基于每个所述区域的差分隐私预算，利用拉普拉斯机制对所述用户位置点添加拉普拉斯噪声，并利用添加拉普拉斯噪声后的用户位置点替代原始的用户位置点，具体包括：

获取每个所述区域的差分隐私预算，利用拉普拉斯机制对所述用户位置点添加半径为r，夹角为θ的拉普拉斯噪声，生成添加拉普拉斯噪声后的用户位置点；所述半径为r，夹角为θ的拉普拉斯噪声满足公式其中，为概率分布函数；ε为差分隐私预算；x₀为用户实际位置点；π为180°。