一种抗预测攻击的轨迹差分隐私保护方法和系统

摘要

本发明提供的抗预测攻击的轨迹差分隐私保护方法和系统，通过基于隐马尔可夫模型对移动对象的当前位置进行预测，计算该位置的可预测性用以调整隐私参数。其次，利用w滑动窗口机制给位置点分配相应的隐私预算，确保长度为w的轨迹片段满足ε‑差分隐私。最后，结合地理不可区分机制按照设定的隐私预算对原始轨迹数据添加拉普拉斯噪声生成扰动位置集，发布最优的扰动位置点以提高数据的可用性，从而可以对轨迹数据进行隐私保护并有效地抵御轨迹预测攻击。