[发明专利]一种隐私保护方法

摘要

本发明提供了一种隐私保护方法，该方法包括：预先定义隐私位置集合设用户实际的位置信息为上传的策略为某次上传的群智感知数据为其中上传的策略需要对所有上传的群智感知数据O→={O1,O2,...,OT}]]>在满足Pr[Lt=sji|O→]-Pr[Lt=sji]≤δ]]>的前提下，使得utility(O→)=|{t|Ot≠empty}|/T]]>的期望最大。该方法可以使得上传的群智感知数据在抵御强大攻击力的同时，最大化保持上传数据的信息量。

主权项

一种隐私保护方法，其特征在于，该方法包括：预先定义隐私位置集合设用户实际的位置信息为上传的策略为某次上传的群智感知数据为其中上传的策略需要对所有上传的群智感知数据在满足的前提下，使得的期望最大；其中，Lt表示任意位置、表示任意隐私位置，表示在已知上传数据的情况下成功推测隐私位置的概率，是表示在没有任何已知信息的情况下推测隐私位置的概率，的值为预先设定，δ表示保护隐私的程度，δ设置的越小，越能保护隐私；所述表示用户上传的群智感知数据所包含的信息可用量，T为用户上传群智感知数据时所在位置的总数；所述Pr[Lt=sji|O→]]]>为其中，Pr[L→|O→]=1Z(O→)exp{Σt=1T(Σk=1K1λkfk(L→)+Σk=1K2βkhk(L→,O→)+Σk=1K3γkrk(L→,O→)+Σk=1K4θkgk(Lt,Ot))}]]>其中，λk、βk、γk和θk为特征参数；gk(Lt，Ot)为特征函数，表示位置信息之间的时间关联性，表示位置信息以及上传群智感知数据之间的空间关联性，表示位置信息和上传群智感知数据之间的特征关联性，gk(Lt，Ot)表示位置信息和上传群智感知数据之间的决策关联性，归一化因素为：Z(O→)=ΣLexp{Σt=1T(Σk=1K1λkfk(L→)+Σk=1K2βkhk(L→,O→)+Σk=1K3γkrk(L→,O→)+Σk=1K4θkgk(Lt,Ot))}.]]>