CLM:面向轨迹发布的差分隐私保护方法

发布时间：2018-12-29 18:59

【摘要】：针对现有轨迹差分隐私保护发布方法面临的独立噪声容易被滤除的问题,提出一种轨迹差分隐私发布方法——CLM。CLM提出一种相关性拉普拉斯机制,利用高斯噪声通过特定的滤波器,产生与原始轨迹序列自相关函数一致的相关性噪声序列,叠加到原始轨迹中并发布。实验结果表明,与现有的轨迹差分隐私保护发布方法相比,CLM能够达到更高的隐私保护强度并能保证较好的数据可用性。
[Abstract]:Aiming at the problem that the independent noise is easy to be filtered out in the existing path differential privacy protection methods, a trajectory differential privacy publishing method, CLM.CLM, is proposed, which is based on the correlation Laplace mechanism. By using Gao Si noise to pass through a specific filter, a correlation noise sequence consistent with the autocorrelation function of the original trajectory sequence is generated, which is superimposed on the original trajectory and published. The experimental results show that CLM can achieve higher privacy protection intensity and better data availability than the existing path differential privacy protection methods.
【作者单位】： 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;武汉大学地球空间信息技术协同创新中心;南京信息工程大学计算机与软件学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.41671443) 武汉市应用基础研究计划基金资助项目(No.2016010101010024) 中美计算机科学研究中心开放基金资助项目(No.KJR16228) 南京信息工程大学人才引进基金资助项目(No.2016r055)~~
【分类号】：TP309

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本文编号：2395256