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公开(公告)号：CN116894265A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310818650.6
申请日：2023-07-05
Applicant: 中南大学
IPC: G06F21/62 , G06N3/0442 , G06N3/094 , G06F21/60
Abstract: 本发明实施例中提供了一种基于对抗学习的轨迹数据隐私保护方法，属于数据处理技术领域，具体包括：步骤1，将用户的原始轨迹按天进行分割为多条子轨迹，将每条子轨迹上的每条签到数据进行独热编码并将全部独热编码映射到低维的嵌入空间，得到低维嵌入表示并将其输入长短期记忆网络学习签到数据之间的依赖关系，得到原始轨迹的表征；步骤2，在嵌入空间中利用对抗学习模块为原始轨迹的表征添加噪声，得到扰动轨迹在低维空间的表征向量；步骤3，根据扰动轨迹在低维空间的表征向量生成加密轨迹。通过本发明的方案，对原始数据进行最小的改动来降低TUL从用户的匿名轨迹数据中推断出其身份信息的可能性，提高了数据可用性和安全性。
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