【摘要】：針對現(xiàn)有軌跡差分隱私保護發(fā)布方法面臨的獨立噪聲容易被濾除的問題,提出一種軌跡差分隱私發(fā)布方法——CLM。CLM提出一種相關(guān)性拉普拉斯機制,利用高斯噪聲通過特定的濾波器,產(chǎn)生與原始軌跡序列自相關(guān)函數(shù)一致的相關(guān)性噪聲序列,疊加到原始軌跡中并發(fā)布。實驗結(jié)果表明,與現(xiàn)有的軌跡差分隱私保護發(fā)布方法相比,CLM能夠達到更高的隱私保護強度并能保證較好的數(shù)據(jù)可用性。
[Abstract]:Aiming at the problem that the independent noise is easy to be filtered out in the existing path differential privacy protection methods, a trajectory differential privacy publishing method, CLM.CLM, is proposed, which is based on the correlation Laplace mechanism. By using Gao Si noise to pass through a specific filter, a correlation noise sequence consistent with the autocorrelation function of the original trajectory sequence is generated, which is superimposed on the original trajectory and published. The experimental results show that CLM can achieve higher privacy protection intensity and better data availability than the existing path differential privacy protection methods.
【作者單位】： 武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點實驗室;武漢大學(xué)地球空間信息技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心;南京信息工程大學(xué)計算機與軟件學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(No.41671443) 武漢市應(yīng)用基礎(chǔ)研究計劃基金資助項目(No.2016010101010024) 中美計算機科學(xué)研究中心開放基金資助項目(No.KJR16228) 南京信息工程大學(xué)人才引進基金資助項目(No.2016r055)~~
【分類號】：TP309

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6 記者 馬意

本文編號：2395256