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正在申请 ,其中:发明专利 10 项
已授权专利,其中:发明专利 9 项
专利号: ZL201410605214.1;ZL201410605481.9;ZL201510606759.9

                                                

面向移动轨迹数据交易中的隐私及安全问题，提出了隐私敏感移动性模式网络的净化方法。主要内容包括：移动性模式网络构建方法，基于时空及网络特征的隐私敏感空间区域分类方法，基于隐私敏感移动性模式网络的推理攻击，隐私敏感移动性模式网络的净化方法等

有别于传统的针对于数据级别隐私问题的研究，重点关注从移动轨迹数据中挖掘移动性模式的隐私保护技术。选取更有助于计算社会科学应用研究，但也更具挑战性的移动性模式网络为研究对象，研究可以保持移动性模式网络的结构特征，以用于了解复杂系统的宏观特征、发现隐藏在复杂系统中的机制规律，同时又能消除更具威胁性和隐蔽性的网络推理攻击的隐私保护技术。

（1）基于序列模式挖掘的方法具有可用性强、有效性高的优点。具体表现在：构建的移动性模式网络节点聚集程度高、网络连通性强，更易找出网络中多次被访问的、较为重要的节点，从而更清晰地刻画网络内部结构特征。
（2）综合考虑时空及网络特征对空间区域隐私敏感属性进行分类的方法，较之只考虑单一特征的方法，具有更好的分类性能。
（3）提出的感知隐私敏感移动性模式网络推理攻击的净化方法，通过调整关键性因子不仅可以实现隐私敏感移动性模式网络的完全净化，还可以实现可用性和安全性的有效平衡，具有一定的普适性。

提出的移动性模式网络构建方法，基于时空及网络特征的隐私敏感空间区域分类方法，基于隐私敏感移动性模式网络的推理攻击分析，隐私敏感移动性模式网络的净化方法等研究成果，对于推动电信运营商开展电信大数据交易、促进地理信息科学领域、社会公共安全管理领域的学者开展隐私保护的知识挖掘与分析研究具有重要意义。