[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

摘要

本发明公开了一种不确定环境下轨迹数据k‑匿名隐私保护方法，它采用四叉树将空间划分为等同单元格，以领域背景为基础，利用本体形式化描述语言表示轨迹数据的概念、属性、实例及其相互的关系，运用Jena推理引擎和规则对当前攻击查询的轨迹数据进行推理计算，挖掘隐性知识，构建不确定环境下语义‑空间混合索引模型；其次结合轨迹行为特征和空间索引模型，通过使用连续最近邻查询方法找出与当前攻击查询相似度较高的轨迹，获取匿名数据集，并采用启发式的方法生成最佳轨迹利用链，得出最佳k‑匿名保护路径。本发明能够找出攻击者最有可能采取的攻击路径，进而定位到威胁最大的漏洞，实施有效的轨迹匿名隐私保护。

主权项

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。