[发明专利]一种不确定环境下轨迹数据k‑匿名隐私保护方法

权利要求书

1.一种不确定环境下轨迹数据k-匿名隐私保护方法，其特征在于包括以下步骤：

A：轨迹数据采集，数据采集的对象是移动警务设备所产生的大量移动轨迹数据，包括存储于空间数据库中的位置数据、属性数据、时间数据和空间关系数据；

B：轨迹数据预处理，对不同时间段获取的多元格式的轨迹数据进行动态数据流解析，形成轨迹片段并采用四叉树的方法存储；

C：不确定环境下语义-空间混合索引模型构建，利用本体描述语言形式化描述轨迹数据行为特征、领域背景知识和环境状态，构建一个不确定环境下语义-空间混合索引模型来提取轨迹行为之间的数据依赖关系；

D：实现最近邻轨迹k-匿名，在一定区域中随机采用若干条轨迹，通过使用连续近邻查询方法匹配与当前经过相同区域半径的轨迹，将这些轨迹不断存入到数据集中，实现基于局部区域节点的k-匿名推广到整条轨迹的k-匿名；

E：最佳利用链生成轨迹k-匿名，在最近邻轨迹匿名的基础上，采用启发式算法搜索k条轨迹，通过计算并比较各状态节点的启发函数值来判断下一步最优扩展节点，最终在k条轨迹中获得一条最佳匿名保护路径。

2.根据权利要求1所述的一种不确定环境下轨迹数据k-匿名隐私保护方法，其特征在于步骤B包括以下步骤：

B1：将移动对象的原始轨迹的不确定性记录为空间上的序列，分解为有意义的子序列，并解析为一条轨迹τ和不确定区域半径δ，形成一组(τ，δ)数据，对于τ中每一位置点(x，y，t)，它的不确定区域记为以(x，y，t)为中心、δ为半径的水平圆形区域；

B2：定义不确定轨迹为UT(τ，δ)＝{(x，y，t)|d((x，y)，(τ(t)[x]，τ(t)[y]))≤δ}，其中UT(τ，δ)表示轨迹τ在时间t∈[t₁，t_n]所经过的圆柱区域，形成一个概率连续曲线并记函数为f_PMCτ：[t₁，t_n]→R²，其中(f_PMCτ，t)表示时间t∈[t1，tn]范围内在不确定区域内的某一时空位置，并且

B3：采用四叉树的方法将区域空间划分等同的格，为每个格维护一张数据表，表中存储了经过该格的轨迹标识、敏感信息及其属性。

3.根据权利要求2所述的一种不确定环境下轨迹数据k-匿名隐私保护方法，其特征在于步骤C包括以下步骤：

C1：将轨迹数据的行为定义为本体中的概念，并对空间区域分布的概念、属性和实例进行表示；

C2：存储轨迹移动所覆盖区域的空间语义背景知识，包括领域本体知识、行为本体知识和环境本体知识；

C3：利用Jena推理引擎和自定义规则对轨迹数据进行推理，挖掘隐性知识，并对轨迹数据进行逻辑验证。