4、隐私保护轨迹合成：利用社交增强合理性

隐私保护轨迹合成：利用社交增强合理性

在当今数字化时代，地理数据的分析和应用变得越来越广泛，然而用户的位置隐私保护也成为了一个至关重要的问题。为了更好地解决这一问题，我们引入了一种名为 .W 3-tess 的方法，它在位置隐私保护和轨迹数据效用保证方面具有显著的优势。

1. .W 3-tess 的显著特点

与现有的工作相比，.W 3-tess 具有以下几个突出的特点：
- 理论保障 ：.W 3-tess 在理论上保证了位置隐私保护和轨迹数据效用（即 QoS），而大多数现有工作缺乏对 QoS 的理论保障。
- 广泛适用性 ：只要地理数据分析任务是可组合的，.W 3-tess 就适用于大多数此类任务，而现有工作只能保留特定地理数据分析任务中收集的轨迹的某些特征。
- 用户知情 ：用户在设置 .W 3-tess 时会被告知 QoS，而使用现有方法的用户无法事先了解其能提供的 QoS。

2. 初步知识

2.1 场景

我们考虑这样一个场景：用户首先将他们的轨迹发送到一个可信服务器。可信服务器使用 .W 3-tess 隐私保护机制生成合成轨迹，然后将合成轨迹注入用户轨迹数据库中，对用户轨迹进行伪装。最后，将伪装后的轨迹发送给数据聚合器，数据聚合器对收集到的轨迹进行地理数据分析任务，例如搜索最常访问的前 k 个位置、更新地图等。

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