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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于本地化差分隐私的地理位置数据扰动方法，包括如下步骤：S1.客户端收集用户的位置信息；S2.设置参数外围隐私区半径r3，表示扰动的最大范围；S3.确定本地化差分隐私的隐私参数∈，隐私参数∈控制着扰动的强度和隐私保护的水平，并且确定核心隐私区半径r1和期望扰动区域半径r2；定义三个区域，r≤r1为核心隐私区域，r1r≤r2为期望扰动区域，r2r≤r3为外围隐私区域；S4.根据参数r1、r2、r3、∈，计算其扰动概率密度函数pr；S5.在用户的设备上独立进行数据扰动；S6.将扰动后的数据发布。本发明可广泛应用于需要保护用户隐私的各种场景，符合相关的隐私保护法规要求。
主权项：1.一种基于本地化差分隐私的地理位置数据扰动方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.本地客户端收集用户的位置信息；S2.设置参数外围隐私区半径r3，表示扰动的最大范围；S3.确定本地化差分隐私的隐私参数∈，隐私参数∈控制着扰动的强度和隐私保护的水平，并且确定核心隐私区半径r1和期望扰动区域半径r2；定义三个区域，r≤r1为核心隐私区域，r1r≤r2为期望扰动区域，r2r≤r3为外围隐私区域；S4.根据参数r1、r2、r3、∈，计算其扰动概率密度函数pr；S5.在用户的设备上独立进行数据扰动，根据计算得到的扰动概率向位置数据添加随机噪声；S6.将扰动后的数据发布，确保即使攻击者拥有其他所有数据点的信息，也无法准确推断出任何个体的真实位置信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于本地化差分隐私的地理位置数据扰动方法
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