(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211251514.5 (22)申请日 2022.10.13 (71)申请人 广州图灵科技有限公司 地址 510000 广东省广州市天河区高普路 1033号501室 (72)发明人 何兴国　周涛　张越　 (51)Int.Cl. G06F 21/62(2013.01) G06F 16/9537(2019.01) (54)发明名称 一种基于位置相关性的个性化时空数据隐 私保护方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于位置相关性的个性 化时空数据隐私保护方法， 涉及隐私保护领域。 该方法包括如下步骤： 获取敏感数据集合； 敏感 数据判定； 脱敏位置生成； 时空数据传输。 本发明 通过位置脱敏算法对位置信息进行合理的脱 敏， 生成合理的位置列表对真实隐私信息进行保护， 同时通过个性化隐私保护模型对用户个性化设 置的位置加以保护， 减少了不必要的加噪， 提高 了数据的可用性。 权利要求书1页 说明书3页 附图2页 CN 115544570 A 2022.12.30 CN 115544570 A 1.一种基于位置相关性的个性 化时空数据隐私保护方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 获取敏感数据集 合； S2、 敏感数据判定； S3、 脱敏位置生成； S4、 时空数据集脱敏。 2.根据权利要1所述的一种基于位置相关性的个性化时空数据隐私保护方法， 其特征 在于， 所述S1中： 获取敏感数据集合具体为， 接收用户上传的时空数据集合以及个性化的敏 感位置集。 3.根据权利要求2所述的一种基于位置相关性的个性化时空数据隐私保护方法， 其特 征在于， 时空数据集 合具体为同时具有时间和空间维度的数据。 4.根据权利要求2所述的一种基于位置相关性的个性化时空数据隐私保护方法， 其特 征在于， 个性 化的敏感位置集具体为用户不愿泄 露的敏感空间位置 。 5.根据权利要求1所述的一种基于位置相关性的个性化时空数据隐私保护方法， 其特 征在于， 所述S2中， 敏 感数据判定 具体为， 通过用户定义的敏感数据集 对时空数据集进行 遍历， 找出时空数据 中所有包含用户定义的敏 感位置的轨迹 数据tr， 得到一个敏感轨迹 数据列表。 6.根据权利要求1所述的一种基于位置相关性的个性化时空数据隐私保护方法， 其特 征在于， 所述S3中， 脱敏位置生成具体为， 基于轨迹位置整体的关联性， 根据当前位置信息 的前一个位置坐标L 1和后一个位置坐标L3， 通过求出的中点、 垂 直点， 根据当前敏感位置的 坐标点、 中点、 垂直 点求出外心。 7.根据权利要求1所述的一种基于位置相关性的个性化时空数据隐私保护方法， 其特 征在于， 所述S4中， 时空数据集脱敏具体为， 遍历隐私轨迹集， 用近似位置替换原隐私位置， 生成脱敏好的隐私轨迹集， 再用脱敏好的隐私轨迹替换掉时空数据集中的原有轨迹， 最终 生成一个脱敏的个人时空数据集。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115544570 A 2一种基于位置相关性的个性化时空数据隐私 保护方法 技术领域 [0001]本发明属于隐私保护领域， 具体是一种基于位置相关性的个性化时空数据隐私保 护方法。 背景技术 [0002]在数字化时代， 隐私保护已经成为人们日益关注的问题。 随着科学技术的发展， 许 多科研机构、 企业、 国家和个人希望从个人信息中找到可利用的信息， 这使得个人信息被许 多第三方获取。 [0003]当下针对位置 的隐私保护方法主要为差分 隐私、 抑制法和假轨迹法。 差分 隐私保 护在原始数据中添加随机噪声来干扰隐私数据从而达到隐私保护的目的， 但由于其需要在 查询结果中添加大量随机化噪声信息， 有时会对不需要保护的数据也进 行加噪处理导致数 据可用性降低； 抑制法采用特定的轨迹局部抑制对数据进 行处理即把一条轨迹中的 隐私部 分全部删除， 此方法虽然简单但会造成大量信息损失； 假轨迹法通过旋转真实轨迹得到候 选假轨迹， 然后根据隐私保护要求阈值对假轨迹进行筛选并将其添加到真实轨迹中以达到 保护隐私的目的， 但这方法的弊端是没有考虑到 轨迹数据整体的合理性。 [0004]因此， 如何在可用性高且考虑了数据整体合理性的前提下， 设计一种针对位置的 隐私保护方法是隐私保护领域内技 术人员亟需解决的问题。 发明内容 [0005]针对现有技术存在的弊端， 本发明提供了一种基于位置相关性的个性化时空数据 隐私保护方法。 [0006]本发明是通过以下技术方案解决的： 一种基于位置相关性的个性化时空数据隐私 保护方法， 包括以下步骤： S1、 获取敏感数据集 合； S2、 敏感数据判定； S3、 脱敏位置生成； S4、 时空数据集脱敏。 [0007]优选地， 获取敏感数据集合具体为， 接受用户上传的时空数据集合以及个性化的 敏感位置集。 [0008]优选地， 敏感数据判定具体为， 通过用户定义的敏感数据集 对时空数据集进行 遍历， 找出时空数据 中所有包含用户定义的敏 感位置的轨迹 数据tr， 得到一个敏感轨迹 数据列表。 [0009]优选地， 近似位置生成具体为， 基于轨迹位置整体的关联性， 根据当前位置信息的 前一个位置坐标L1和 后一个位置坐标L3， 求出的中点 （L1到L3最短直线I的中间点） ， 垂 直点 （当前敏感位置坐标到直线I的垂足） ， 然后根据中点、 垂直点、 当前敏感位置的坐标点求出 距离三点最近的外心， 作为敏感位置的近似位置 。说　明　书 1/3 页 3 CN 115544570 A 3