[發明專利]一種基于空間序列數據分析的用戶軌跡隱私保護方法

有效

• 申請號: 201610028542.9
• 申請日: 2016-01-15
• 公開（公告）號: CN105701418B
• 公開（公告）日: 2018-08-14
• 發明（設計）人: 桂小林;冀亞麗;楊廣知;張晨;張開元;李敬;代兆勝
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G06F21/62
• 分類號: G06F21/62;G06F17/30
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 徐文權

本發明公開了一種基于空間序列數據分析的用戶軌跡隱私保護方法，首先對每個移動用戶的空間序列數據進行聚類分析，獲得每個用戶的興趣點和興趣區；然后，對指定區域內的全體用戶的興趣點和興趣區按照時間進行迭代，得到不同時間范圍內的用戶公共興趣區；最后，在每個公共興趣區內，采用位置隨機交換方法實現用戶軌跡隱私的動態保護。本發明通過對軌跡數據進行時間維度和空間維度的分析處理，在隱私保護的同時確保統計特征、聚類特征不變，滿足了空間大數據發布和共享時區域分析(區域對比分析、人口密度分析、交通狀況分析等)的應用需求，達到了平衡隱私保護與數據可用性矛盾的目的。

技術領域

本發明涉及信息安全技術領域，特別涉及一種用戶軌跡隱私保護方法。

背景技術

隨著位置服務(Location Based Service，LBS)的發展和智能設備的普及，產生了大量的空間數據。空間數據通過實時發布或共享，不僅可以為個人生活提供便利，也可為政府決策和企業生產提供服務。然而，用戶在使用空間數據獲取服務時，必然會在數據服務器上留下大量的記錄，而附著在這些用戶記錄上的上下文信息往往包含著用戶的個人敏感信息。在數據發布和共享過程中，除了需要考慮如何從數據角度進行分析之外，還需要考慮分析對其統計和挖掘帶來的后果；理想狀況下的隱私保護是不泄露數據中的任何隱私信息，但這樣的數據是弱可用的；因此如何在保護用戶隱私的同時又能為用戶提供高質量的數據與信息服務，是空間數據服務過程中必須解決的重要科學問題。

現有隱私保護技術的研究中，包含著從不同角度對空間數據進行表示和處理的方法。Xiaokui Xia等人利用數據干擾的方法進行數據發布中的隱私保護；田豐等人利用Hilbert曲線對空間數據進行轉換；Zohaib Riaz等人通過數據混淆的方式在非可信環境下進行位置數據共享的隱私保護；在Gedik B等人提出的可擴展的位置隱私保護架構中，包含了個性化的位置匿名模型和位置擾動算法；王璐等人采用基于概率的方法量化了位置大數據的隱私；王彩梅等人用帶權無向圖描述用戶運動軌跡，從信息熵的角度計算用戶的軌跡隱私水平；Domingo-Ferrer Josep等人提出了一種考慮時空因素的軌跡距離度量方法，使用微聚集方式進行軌跡的匿名。但是，現有空間數據隱私保護方法很難保證空間大數據中位置和軌跡數據的統計特征、聚類特征不變。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于空間序列數據分析的用戶軌跡隱私保護方法，以解決現有空間數據隱私保護方法很難保證空間大數據中位置和軌跡數據的統計特征與聚類特征不變的問題。本發明首先對每個移動用戶的空間序列數據進行聚類分析，獲得每個用戶的興趣點和興趣區；然后，對指定區域內的全體用戶的興趣點和興趣區按照時間進行迭代，得到不同時間范圍內的用戶公共興趣區；最后，在每個公共興趣區內，采用位置隨機交換方法實現用戶位置和軌跡隱私的動態保護。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種基于空間序列數據分析的用戶軌跡隱私保護方法，包括以下步驟：

A.提取個人興趣點：對每個移動用戶的空間序列數據進行聚類分析；

B.構建公共興趣區：對全體用戶的興趣點按時間分區進行聚類分析；

C.在公共興趣區內交換位置：對同一個興趣區內的用戶位置進行隨機交換。

進一步的，步驟A具體包括以下步驟：

A1：對于每個移動用戶一天內所有的采樣位置，使用基于密度的聚類方法對其進行聚類，并根據聚類結果生成聚類索引；

A2：根據指定的時間閾值和漂移點個數閾值，使用基于時間序列的方法對每個移動用戶的聚類索引進行分析，修改不能形成興趣區的采樣點的聚類索引、漂移點的聚類索引，生成每個用戶的個人興趣區索引；

A3：將個人興趣區索引中數值相同的采樣點按照指定的方式生成個人興趣點。

進一步的，