摘要：位置轨迹大数据的安全分享、需求离不开位置轨迹隐私保护技术支持。在差分隐私出现之前,K-匿名及其衍生模型为位置轨迹隐私保护提供了一种量化评估的手段,但其安全性严重依赖于攻击者所掌握的背景知识,当有新的攻击出现时模型无法提供完善的隐私保护。差分隐私技术的出现有效地弥补了上述问题,越来越多地应用于轨迹数据隐私领域中。该文对基于差分隐私理论的轨迹隐私保护技术进行了研究与分析,重点介绍了差分隐私模型下位置直方图、轨迹直方图等空间统计数据方法,差分隐私模型下轨迹数据集方法,以及连续轨迹实时隐私保护模型。与此同时,在对现有方法对比分析的基础上,提出了未来的重点发展方向。

关键词：隐私保护 差分隐私 位置大数据 轨迹大数据 

单位：中国科学院软件研究所可信计算与保障实验室; 北京100190; 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室; 北京100190