Nu har många tillämpningar av kursdata (lokaliseringsdata) underlättat människors dagliga liv. Publicering av kursdata kan dock avslöja individuell känslig information för att påverka människors normala liv. Å andra sidan, om vi inte kan minera och dela information om bana data, kommer bana data att förlora sitt värde för att tjäna vårt samhälle. För närvarande, eftersom register över bandata är diskreta i databasen, vissa befintliga integritetsskyddssystem är svåra att skydda bana data. I detta dokument föreslår vi ett system för skydd av personuppgifter baserat på Laplaces differentierade integritetsmekanism. I det föreslagna systemet, algoritmen väljer först de skyddade punkter från användarens bana data; för det andra, algoritmen bygger polygoner enligt de skyddade punkter och intilliggande och hög frekventa tillgängliga punkter som valts från den tillgängliga punktdatabasen, sedan algoritmen beräknar polygon centroider; slutligen, buller läggs till polygon centroider genom Laplace differential integritetsmetod, och de nya polygon centroider används för att ersätta de skyddade punkter, och sedan algoritmen konstruerar och utfärdar den nya bana data. Experimenten visar att drifttiden för de föreslagna algoritmerna är snabb, integritetsskyddet för systemet är effektivt och data användbarheten av systemet är högre. Povzetek: Predlagana je metoda za učinkovito varovanje podatkov o poteh na osnovi Laplacove diferenčne privatnosti.
Dessutom, Gu et al. REF utformade en bana integritet skydd system baserat på Laplace differential integritet mekanism, där buller läggs till polygon centroid med Laplace differential integritet metod, och sedan den nya polygon centroid används för att ersätta de skyddade punkter, och slutligen algoritmen konstruerar och utfärdar den nya bana data.
Efficient Trajectory Data Privacy Protection Scheme Based on Laplace's Differential Privacy
{'venue': 'Informatica', 'journal': 'Informatica (Slovenia)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}