一種地理空間數據的用戶隱私保護方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于信息安全隱私保護領域，特別涉及一種地理空間數據的用戶隱私保護 方法及系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002] 信息時代的飛速發(fā)展，使得數據的獲取變得日益容易，如用戶的移動軌跡數據、購 物記錄數據和辦公/家庭地址數據等，所有這些由位置點構成的數據稱之為地理空間數 據。通過對地理空間數據進行分析，能夠獲取很多有用信息。對于交通部門，可以通過分析 用戶移動軌跡數據，得出當前交通狀況，為城市交通控制提供數據支持；對于商家，可以分 析用戶購物記錄數據或車輛移動軌跡數據，得出用戶感興趣的區(qū)域或者聚集地，為商業(yè)布 局提供數據支持；對于城市規(guī)劃局，可以分析用戶家庭地址數據，得出城市住宅布局信息， 為城市規(guī)劃提供數據支持。
[0003] 上述決策制定離不開對數據的分析，這些數據的發(fā)布與共享為決策制定與科研分 析提供了極大便利，然而，數據的分析不可避免地涉及到用戶隱私安全，存在隱私泄露風 險。例如，2015年，麻省理工學院研究員DeMontjoye等證明，在一個110萬人的匿名購物 記錄數據中，僅需要四條購物記錄中的日期和位置信息，便能識別出數據集中90%的用戶， 當今，用戶隱私問題已經成為地理空間數據應用的阻礙，如何確保數據高可用性的同時保 證用戶隱私安全是我們需要考慮的問題。
[0004] 地理空間數據的廣泛應用為數據的安全性提出了更高的要求，如安全可控和嚴格 地可證明安全性，傳統(tǒng)的基于匿名模型（如k-匿名、1-多樣性）的方法存在泄露用戶隱私 的風險，并且不能提供安全可控的隱私保護。與此相反，差分隱私是一種嚴格證明和安全可 控的隱私保護技術，在數據分析和應用的同時，能夠保護用戶隱私數據不被泄露，差分隱私 已經成為信息安全研究領域隱私保護事實上的標準。差分隱私通過噪音機制實現(xiàn)，即向輸 出結果中添加隨機噪聲來保護數據安全，添加的噪聲越大，數據越安全，然而，數據的可用 性越低，反之亦然，即數據安全性與數據可用性是一對矛盾關系。
[0005] 基于差分隱私的數據隱私保護為了提高數據的可用性，增強查詢精度，提出了基 于樹型結構的隱私空間分解方法，它主要是將一個整體數據空間劃分成為若干個獨立單元 格，然后統(tǒng)計每個單元格中的點數。
[0006] Cormode等基于完全四叉樹提出一種算法，此算法主要采用等比預算分配策略為 四叉樹每層分配不同隱私預算，以提高數據查詢精度。Fan等利用四叉樹將數據空間遞歸劃 分成四等份，與kd-樹劃分相比，四叉樹遞歸劃分效率高。然而，當數據比較稀疏時，會導致 較大誤差。為了降低添加噪聲大小，提高數據查詢精確度，F(xiàn)an等人將相似單元格合并到一 個劃分中以克服數據的稀疏性，并向此劃分添加噪聲，降低了每個單元格中噪聲大小。針對 二維地理空間數據，通過樹型結構對數據域進行分割以提高數據可用性時，樹深是影響數 據查詢結果的關鍵因素，而上述文獻沒有給出具體樹深或者劃分粒度的理論支持。Qardaji 等從數據域的劃分粒度出發(fā)，研究如何構建差分隱私數據集，并提出一種基于噪聲誤差和 均勻假設誤差的粒度劃分模型，開辟了提高數據可用性的新方向，然而其模型建立時假設 數據查詢形狀為正方形，長等于寬，不符合數據查詢實際情況，并且設均勻假設誤差正比于 查詢邊界單元格中總點數，未考慮單元格面積因素。

【發(fā)明內容】

[0007] 針對現(xiàn)有技術存在的不足，本發(fā)明結合一種新穎的數據域粒度劃分模型和均勻性 度量參數，提供了一種面向地理空間數據的用戶隱私保護技術方案。
[0008] 本發(fā)明的技術方案提供一種地理空間數據的用戶隱私保護方法，包括以下步驟，
[0009] 步驟1，根據數據域粒度劃分模型對數據空間進行分割，包括以下步驟，
[0010] 步驟1. 1，根據數據空間大小得到數據空間的長度L和寬度H;
[0011] 步驟1. 2,根據以下數據域粒度劃分模型，將數據空間劃分為mXm個單元格，
[0012]
[0013] 其中，k為相對誤差與面積的比例系數，e為隱私預算，
[0014] 計算橫軸上每個單元格長度1，I=L/m，
[0015] 計算縱軸上每個單元格長度h，h=H/m，
[0016] 根據1和h的值，依次記錄每個單元格Ci的左、上、右、下四個邊框的坐標值，i= 1，2,? ? ?，mXm ;
[0017]步驟1. 3,從數據集中依次取出一個數據點point(X，y)，如果point(X，y)落于單 元格C1，則C1增加一個計數，否則不增加；
[0018] 步驟1.4,返回步驟1.3從數據集中依次取出下一個數據點進行處理， 直到數據集中所有數據點都取完成為止，最后得到一個數據空間S的單元格集合 Ic1,C2,…Ci,…CmxJ，對應的計數集合為（X1,X2,…Xi,…XmxJ，Xi為單元格Ci中的數據 點計數；
[0019] 步驟2,基于均勻性度量參數，將相似單元格合并到同一個劃分，包括以下步驟，
[0020] 步驟2. 1，從數據空間S的mXm個單元格中依次取出一個單元格Ci,計算均勾性 度量參數U(S)，
[0022] 其中，X(Ci)為當前單元格中數據點集計數，X(Cj)為除當前單元格的其他單元格 中數據點集計數，Ix(Ci)-X(Cj) I不超過相應給定閾值，Num為Ix(Ci)-X(Cj) I不超過相應給 定閾值的單元格總個數；
[0023] 步驟2. 2,若U(S)小于等于相應給定閾值，則單元格(^與c^合并到一個劃分，若 大于相應給定閾值，則單元格(^與c,不合并到一個劃分；
[0024] 若當前單元格C1沒有與任何單元格進行合并，則當前單元格c1單獨作為一個劃 分；
[0025] 將合并的單元格從數據空間S中移除；
[0026] 步驟2. 3,返回步驟2. 1從數據空間S中依次取出下一個單元格進行處理，直到數 據空間S為空，設得到N個劃分，最后得到一個數據空間S的劃分集合{Pl，p2,...pn，...pN}， n= 1，2,. ..，N;步驟3,向每個劃分中分別添加符合拉普拉斯分布的隨機噪聲，得到含噪數 據集，包括以下步驟，
[0027] 步驟3. 1，計算符合拉普拉斯分布的隨機噪聲noise~Lap(Af/e)，相應位置參 數為〇,尺度參數為△f/e，其中，△f為全局敏感度；
[0028] 步驟3. 2,從數據空間S的劃分集合{Pl，p2, ...pn，...pN}中依次取出一個劃分pn， 向劃分Pn中添加噪聲noise(pn);
[0029] 步驟3. 3,計算劃分pn中每個單元格噪聲的大小，設某單元格c;為劃分pn中所包 含的單元格，相應噪聲noise(Ci) =noise(pn)/pn.size()，pn.size()為劃分pn中所包含的 單元格個數；
[0030] 步驟3. 4,返回步驟3. 2從數據空間S的劃分集合{Pl，p2, ...pn，...pN}中依次取 出下一個劃分進行處理，直到數據空間S的N個劃分都取完為止，最后得到一個含噪數據集 {無,天,....?,，...元/,,,}，每個含噪計數.|;對應一個單元格 (；1;
[0031] 步驟4,基于含噪數據集對外提供數據查詢結果，包括以下步驟，
[0032] 步驟4. 1，給定一個查詢Q，指定左、上、右、下四個邊框的坐標值，Q為正方形或矩 形；
[0033] 步驟4. 2,從數據空間S的mXm個單元格中依次取出一個單元格C1，若C1完全包 含于查詢Q，則Q得到單元格C1的噪聲計數果'=笨，若C1不完全包含于查詢Q，Q與c,的交 集為I1，通過I1的面積與c,面積的比值乘以噪聲計數尾得到交集I1中的噪聲計數足、
[0034] 步驟4. 3,返回步驟4. 2從數據空間S的mXm個單元格中依次取出下一個單元格 進行處理，直到數據空間S的mXm個單元格都取完為止，求得查詢Q包含的單元格中噪聲 計數&'之和％
[0035] 步驟4. 4,為查詢Q返回含噪結果X6
[0036] 而且，步驟3. 1中，全局敏感度Af= 1。
[0037] 而且，步驟4. 2中，若C1不完全包含于查詢Q，Q與單元格ci交集Ii的噪聲計數 X' =.yXarea(/)jarea(c)，area(Ii)為Q與單元格Ci交集I;的面積，area(c;)為單元格 C1的面積。
[0038] 本發(fā)明提供一種地理空間數據的用戶隱私保護系統(tǒng)，包括以下模塊，
[0039] 數據空間分割模塊，用于根據數據域粒度劃分模型對數據空間進行分割，包括以 下子模塊，
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