CLM：提升轨迹发布隐私保护的新方法

"CLM是一种新的差分隐私保护方法，专门设计用于轨迹数据的发布，旨在解决独立噪声易被滤除的问题。CLM方法引入了相关性拉普拉斯机制，通过生成与原始轨迹序列自相关函数匹配的相关性噪声序列，并将其添加到原始轨迹上，以增强隐私保护效果。此方法利用高斯噪声并通过特定滤波器来产生这种噪声序列。实验证明，相比于其他轨迹差分隐私保护方法，CLM在提高隐私保护强度的同时，还能保持良好的数据可用性。关键词包括轨迹发布、隐私保护、差分隐私和相关性拉普拉斯机制。" 差分隐私是一种统计数据库隐私保护技术，它允许数据集的分析而不泄露任何单个个体的具体信息。在轨迹数据发布场景下，用户的位置信息可能包含敏感的个人隐私，例如常去的地方或生活习惯。传统的差分隐私方法通常通过向数据添加随机噪声来模糊个体的精确位置，但这种方法的一个缺点是，如果噪声是独立且同分布的，它们可能会被一些数据处理技术（如滤波）有效地去除，从而减弱隐私保护。 CLM（相关性拉普拉斯机制）就是为了克服这个问题而提出的。该机制利用高斯噪声，因为高斯分布具有广泛的密度，可以提供良好的覆盖效果。通过一个特定的滤波器，CLM生成的噪声序列不仅具有随机性，还与原始轨迹的自相关函数一致，这意味着噪声序列与原始数据有一定的相关性，不易被简单的滤波策略完全消除。将这种相关性噪声序列叠加到原始轨迹数据上，既增加了隐私保护的难度，又保留了数据的有用信息，比如轨迹的大致模式和趋势。 实验结果证明，CLM在提供更高级别的隐私保护方面优于现有的方法，同时确保了发布的轨迹数据对于数据分析仍有实用价值。这对于地理信息系统、交通规划或者商业智能等领域来说尤其重要，因为这些领域通常需要在保护用户隐私的同时，利用轨迹数据进行有效的决策和分析。 CLM方法是差分隐私在轨迹数据保护领域的创新应用，它结合了统计学和信号处理的理论，为实现更安全、更可用的轨迹数据发布提供了新的途径。通过这种方式，我们可以更好地平衡数据的公开利用与个人隐私的保护，促进了大数据时代下的数据共享和隐私权之间的和谐共存。