申请/专利权人：电子科技大学

申请日：2023-03-22

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN116415079B

主分类号：G06F16/9537

分类号：G06F16/9537;G06F16/9538;G06F16/29;G06F18/22;G06F21/62;G06F21/60;H04L9/00;H04L9/08;H04L9/40;H04L67/52

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2023.07.28#实质审查的生效;2023.07.11#公开

摘要：本发明公开了一种隐私保护的top‑k轨迹相似性查询方法，包括数据拥有者基于希尔伯特曲线和SHE加密算法建立映射表，并对本地轨迹数据编码后上传至云服务器；查询用户编码查询数据上传至云服务器并提出查询请求；云服务器基于希尔伯特曲线近似计算离散同步欧氏距离，得到K条轨迹作为初步筛选结果，然后对轨迹数据密文同态运算后执行安全平均值比较协议以确定最终的top‑k查询结果；查询用户最终通过解码和解密算法来恢复top‑k查询结果。本发明提供的方法能够有效保护轨迹数据隐私、查询内容隐私及查询结果隐私的同时保证了查询精度，对大规模加密轨迹数据的查询处理非常高效，尤其适用于重复查询以及轨迹数据动态更新等情形。

主权项：1.一种隐私保护的top-k轨迹相似性查询方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：系统初始化：数据拥有者基于希尔伯特曲线和SHE加密算法构建映射表，然后将希尔伯特曲线编码后的轨迹数据外包给第一云服务器；S2：查询发起：查询用户利用相同参数下的希尔伯特曲线对查询请求轨迹编码后提交给第一云服务器；S3：初步过滤：第一云服务器基于希尔伯特曲线安全处理相似性查询，通过编码值近似计算两点距离，得到K条轨迹作为初步筛选结果；S4：精确查询：第一云服务器通过查找映射表中坐标密文，与第二云服务器共同对加密轨迹数据执行安全平均值比较协议从K条轨迹中确定最终的top-k查询结果，最后，查询用户通过解码和解密算法来恢复top-k查询结果轨迹及其对应的相似度和身份标识；所述步骤S3和S4中第一云服务器分别对于希尔伯特编码值和同态加密密文使用离散同步欧氏距离DSED计算得到轨迹间相似度，离散同步欧氏距离DSED基于同步欧氏距离，利用复化梯形数值积分计算而得，具体计算方法如下：设两条轨迹为 将轨迹点到离散轨迹τB的距离定义为其中，表示τB在线段上与的时间同步位置；将两条轨迹τA,τB按时间戳先后次序合并为一个新的序列，记为 其中，为τA或τB中的轨迹点，h＝m+n-c-2，c表示时间戳重合的轨迹点对数；对每个k＝1,2,...,h计算到另一条轨迹的距离 则DSED可由如下公式计算： 其中，Δti,j＝tj-ti；所述步骤S3通过改进的希尔伯特曲线距离近似计算所述的轨迹间的离散同步欧氏距离DSED相似度，组合多条希尔伯特曲线，取编码值之差的最小值表示空间点的接近程度，查找映射表Γ，具体可如下计算：其中，所述步骤S4中第一云服务器和第二云服务器共同执行安全平均值比较协议：第一云服务器对初筛后的K条轨迹坐标密文进行同态运算得到所有时刻的轨迹点距离之和的密文： 其中liq表示总时间间隔，即Δt1,h；第一云服务器选取随机数ra、rb，计算发送给第二云服务器，第二云服务器解密后计算并对其排序，得到所查询的top-k轨迹的索引编号返回给第一云服务器。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学 一种隐私保护的top-K轨迹相似性查询方法

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