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申请/专利权人：中国民航大学

摘要：一种面向资产定位数据隐私保护的自适应差分隐私方法。其包括获取资产定位数据并存储；获得敏感资产定位数据分类器；处理资产定位数据；计算单元访问概率向量；设计约束优化问题；弱化资产定位数据相关性等步骤。本发明构建的自适应网格划分方法和全局粒子群优化模型具有良好稳定性，在数据效用和隐私性之间实现了更好权衡。通过自适应网格划分方法将所有数据离散化，从而得到每个数据的单元访问概率向量；添加拉普拉斯噪声，以确保将每个单元划分为底层单元时的隐私安全，并使用单元访问概率向量来量化数据相关性。通过全局粒子群优化模型，得到给定轨迹的更新的单元访问概率向量，削弱了给定资产轨迹与其他资产轨迹之间的相关性。

主权项：1.一种面向资产定位数据隐私保护的自适应差分隐私方法，其特征在于：所述面向资产定位数据隐私保护的自适应差分隐私方法包括按顺序进行的下列步骤：1获取资产定位数据并存储的S1阶段：利用终端设备读取选定空间内所有的原始资产定位数据并随机进行区域划分，然后计算每个区域的面积密度；之后基于面积密度边界构造出一个区域配分函数，并利用区域配分函数的结果判断每个区域是否需要进一步划分成子区域；遍历所有区域并递归执行上述操作，逐步构建出一个非叶子节点为非资产定位数据和资产定位数据的混合数据，叶子节点为资产定位数据的四叉树索引结构；最后，将四叉树索引结构转化为存储有资产定位数据的四叉树矩阵并存储在数据库中；2获得敏感资产定位数据分类器的S2阶段：利用上述步骤1中生成的四叉树矩阵，从中读取原始资产定位数据，并对其进行人工分类，将关联性强且具有敏感关系属性的原始资产定位数据标注为敏感资产定位数据，生成敏感资产定位数据集，利用未标注的原始资产定位数据集和敏感资产定位数据集对生成对抗网络模型进行训练，最后获得敏感资产定位数据分类器；3处理资产定位数据的S3阶段：利用上述步骤2中获得的敏感资产定位数据分类器从数据库中筛选出敏感资产定位数据，然后利用这些敏感资产定位数据生成地理区域，之后使用自适应网格划分方法将上述地理区域划分成顶层单元，然后加入拉普拉斯噪声，再根据具体场景决定是否将顶层单元进一步划分成底层单元；4计算单元访问概率向量的S4阶段：根据上述步骤3中网格划分后得到的顶层单元和底层单元，计算敏感资产轨迹的单元访问概率向量，然后利用这些单元访问概率向量计算出各敏感资产轨迹之间的相关性，从而衡量敏感资产轨迹间的关联性强弱；5设计约束优化问题的S5阶段：若两条敏感资产轨迹的相关性S的值过大，说明两者的关联性过强，则实施隐私保护技术，并将隐私保护过程转化为约束优化问题进行求解，获得待求解的敏感资产轨迹更新后的单元访问概率向量最终解；6弱化资产定位数据相关性的S6阶段：从上述步骤5获得的敏感资产轨迹更新后的单元访问概率向量最终解中获取单元访问概率大于0的顶层单元集合，将该集合为候选资产轨迹集合，并用效用评分函数评估候选资产轨迹集合的可用性，从而选出效用最高的资产轨迹，最后，从上述资产轨迹中的顶层单元，选出自适应划分后访问密度最大的底层单元，以此为基底，合成最终的既满足差分隐私又具有高实用性的资产轨迹。

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百度查询： 中国民航大学 一种面向资产定位数据隐私保护的自适应差分隐私方法