[发明专利]一种基于轨迹数据的外包云环境隐私保护传染模式挖掘方法

权利要求书

1.一种基于轨迹数据的外包云环境隐私保护传染模式挖掘方法，其特征在于：该方法包括两个阶段：第一阶段：轨迹数据的预处理、加密和外包，第二阶段：隐私保护传染模式挖掘。

2.根据权利要求1所述的一种基于轨迹数据的外包云环境隐私保护传染模式挖掘方法，其特征在于：所述第一阶段的轨迹数据的预处理、加密和外包阶段具体为：设数据拥有者拥有n个对象的轨迹数据集O＝{O₁,O₂,…,O_n}，其中，O_i＝{(x_i,1,y_i,1,t₁),(x_i,2,y_i,2,t₂),…,(x_i,m,y_i,m,t_m)}表示对象O_i的轨迹，(x_i,1,y_i,1,t₁)∈O_i表示第i个对象在t_j时间采样点的二维坐标为包括如下步骤：

步骤1-1：数据拥有者对轨迹数据集O中的每一个对象O_i进行预处理：首先，为对象O_i的轨迹数据集生成相应的编码矩阵M_i；然后，利用HMAC函数对编码矩阵进行单向隐私编码，生成安全索引矩阵M_i'，最后利用密钥k_f对轨迹数据进行加密；

步骤1-2：数据拥有者将所有加密轨迹数据和安全索引矩阵上传至云服务器，同时将密钥k_f共享给授权用户。

3.根据权利要求2所述的一种基于轨迹数据的外包云环境隐私保护传染模式挖掘方法，其特征在于：步骤1-1具体包括以下步骤：

步骤1-1-1：构造投影函数h:将二维向量映射到某一整数

其中，向量表示一个极坐标形式的二维向量，其中，半径ρ＝1，角θ在范围[0,2π)中任意选择，参数D＝2δ，δ为感染距离阈值，参数b为根据参数向量参数D确定的定值，其值为

步骤1-1-2：针对对象O_i的轨迹数据的各采样点选取l组单位向量，每组单位向量包括m个子向量

…

其中，每组向量A_i1,…,A_il各相邻子向量间夹角均为

给定参数δ，根据步骤步骤1-1-1参数b_i的计算公式，即可计算得到参数向量组A_i1,A_i2,…,A_il对应的参数集合B_i1,B_i2,…,B_il

B_i1＝[b_i11,b_i12,…,b_i1m]

…

B_il＝[b_il1,b_il2,…,b_ilm]

步骤1-1-3：根据对象O_i轨迹数据集以及参数组A_i，B_i，计算得到投影函数值矩阵

其中，H_ij表示第i个对象的轨迹数据O_i关于第j个对象对应参数组A_i1,A_i2,…,A_il，B_i1,B_i2,…,B_il的投影函数矩阵，表示轨迹数据O_j对应的第k个向量组中第t个子向量和参数对应的投影函数值

为轨迹数据O_i中第k个采样点对应的位置向量。

步骤1-1-4：采用等长编码方式对投影函数值进行编码，并在最后一位编码后连接固定比特的次序t的编码，设投影函数值编码值为构造轨迹数据O_i的编码矩阵S_i

其中，“||”为编码连接符；

步骤1-1-5：使用强抗碰撞的单向哈希函数hash，将编码矩阵S_i映射为安全索引哈希矩阵

其中，