基于预测和滑动窗口的轨迹差分隐私保护机制

摘要

cqvip:为解决轨迹差分隐私保护中存在的隐私预算与服务质量等问题,提出了一种融合预测扰动的轨迹差分隐私保护机制。首先,利用马尔可夫链和指数扰动方法预测满足差分隐私和时空安全的扰动位置,并引入服务相似地图检测该位置的可用性;如果预测成功,则直接采用预测位置替代差分扰动的位置,以降低连续查询的隐私开销并提高服务质量。在此基础上,设计基于w滑动窗口的轨迹隐私预算分配机制,确保轨迹中任意连续的w次查询满足ε-差分隐私,解决连续查询的轨迹隐私问题。此外,基于敏感度地图设计一种隐私定制策略,通过自定义语义位置的隐私敏感度,实现隐私预算的量身定制,从而进一步提高其利用率。最后,利用真实数据集对所提方案进行实验分析,结果显示所提方案提供了更好的隐私保护水平和服务质量。