摘要

本文针对智能网联汽车数据共享中的隐私泄露风险，提出分层融合隐私保护架构。通过K匿名化构建准标识符匿名组实现群体隐藏；i i再采用差分隐私机制对位置、速度、目的地实施差异化扰动，并设计了基于sgmod函数的软截断技术解决边界堆积问题。试验数据表明，该模型在位置、速度和目的地等异构数据类型上，均能实现隐私强度与数据效用的动态平衡。并且研究也发掘了一些平衡关系中显著呈现的属性相关的特征，为后续进一步研究智能网联汽车在保护个人隐私的前提下释放数据价值和实现安全数据共享提供技术支撑。

关键词