支持个性化隐私的轨迹敏感数据保护方法

摘要

本发明提供一种支持个性化隐私的轨迹敏感数据保护方法，涉及数据分析处理技术领域。该方法包括：提取原始数据集D中用户设定需要保护的敏感位置列表SPlist；采用Google Map API对用户设定的敏感位置列表SPlist中的任意敏感位置SPb进行反向地址解析，得到敏感序列SSb；根据类簇集合Clus构建假轨迹片段；以假轨迹片段T*替换原始数据集D中轨迹片段T，输出经过隐私保护的数据集D*。本发明提供的一种支持个性化隐私的轨迹敏感数据保护方法，充分考虑到移动对象的移动速度、采样点数量和路段相似性，还对敏感位置进行了语义聚类划分，并且对于敏感位置的替换是随机的，攻击者确定真实敏感位置的概率也相对低了很多，保证了敏感位置的安全性。