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申请/专利权人：徐州医科大学
摘要：本发明公开了时差隐私保护方法及基于该方法的医学急救车辆调度方法，具体涉及智能物联网技术领域；其中，时差隐私保护方法对特定时间点的敏感数据进行扰动，尽可能多的保留数据可用性，以保证应急车辆轨迹的安全性；医学急救车辆调度方法采用上述的时差隐私保护方法对得到的轨迹数据进行隐私保护；将带噪声的历史轨迹数据输入智能调度模型中实现轨迹预测；设计基于深度强化学习的应急任务卸载模型，通过最终轨迹预测来提高任务卸载精度。
主权项：1.一种时差隐私保护方法，其特征在于：首先，计算时间灵敏比；设时刻0和时刻t的灵敏度分别为Δh和Δht，那么任意两个时间点之间的灵敏度比δ为： 时差隐私定义：假设拉普拉斯噪声前后数据比值的范围是[q1,q2]；当q1≤1≤q2时，则发布的数据是满足时间差分隐私的；接着，对数据扰动；假设时刻0的原始发布数据为fD＝x1,x2,...,xnT，时刻t的原始发布数据为：fDt＝xt1,xt2,...,xtnT＝x1+Δxt1,x2+Δxt2,...,xn+ΔxtnT；T是转置矩阵；根据拉普拉斯的定义，时刻0的扰动发布数据表示为： 时刻t的扰动发布数据表示为： 其中，D表示时刻0的原始数据集，Dt表示时刻t的原始数据集，f.为映射函数，表示数据集D到n维空间的映射关系，pr[.]表示拉普拉斯扰动后的概率，AD表示拉普拉斯扰动后数据库D的输出函数，C表示为D在数据库A里的结果，ε表示隐私预算，取值范围在0,1，ui表示数据xi的期望值，Δxti表示时刻0与时刻t数据差值；xn表示时刻0第n个元素，xtn表示时刻t的第n个元素；最后，验证数据扰动是否满足时间差分隐私，将公式2和公式3代入拉普拉斯噪声前后数据比值得以下不等式： 不等式表明它的上限不依赖于C，这意味着它对任何C值都成立；此外，从拉普拉斯分布的对称性，计算出两个双下界Pr[AD＝C]andPr[ADt＝Ct]； 根据时间差分隐私定义，推出： 取对数，然后结合结果，最终计算结果为： 上式表示数据的安全发布的边界。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 徐州医科大学 时差隐私保护方法及基于该方法的医学急救车辆调度方法
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