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Personalized trajectory data perturbation algorithm based on quadtree indexing

The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications 2024年第4期31卷 17-27页

作者： Liu Kun Jin Junhui Wang Hui Shen Zihao Liu Peiqian School of Software Henan Polytechnic UniversityJiaozuo 454000China School of Computer Science and Technology Henan Polytechnic UniversityJiaozuo 454000China

To solve the privacy leakage problem of truck trajectories in intelligent logistics,this paper proposes a quadtreebased personalized joint location perturbation(QPJLP)algorithm using location generalization and local differential privacy(LDP)***,a flexible position encoding mechanism based on the spatial quadtree indexing is designed,and the length of the encoding can be adjusted freely according to data ***,to meet the privacy needs of different locations of users,location categories are introduced to classify locations as sensitive and ordinary ***,the truck invokes the corresponding mechanism in the QPJLP algorithm to locally perturb the code according to the location category,allowing the protection of non-sensitive locations to be reduced without weakening the protection of sensitive locations,thereby improving data *** experiments demonstrate that the proposed algorithm effectively meets the personalized trajectory privacy requirements while also exhibiting good performance in trajectory proportion estimation and top-k classification.

关键词： intelligent logistics quadtree indexing local differential privacy(LDP) trajectory privacy protection location categories

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