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龙图腾网获悉中国科学院地质与地球物理研究所申请的专利轨迹嵌入模型隐私泄漏风险评估方法、设备、介质及产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120850348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511332310.8，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权轨迹嵌入模型隐私泄漏风险评估方法、设备、介质及产品是由韩丙耀;单小彩设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本轨迹嵌入模型隐私泄漏风险评估方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种轨迹嵌入模型隐私泄漏风险评估方法、设备、介质及产品，涉及轨迹数据隐私风险评估领域，该方法包括利用待评估轨迹嵌入模型，得到目标轨迹未加噪嵌入向量和目标轨迹加噪嵌入向量；将嵌入向量输入至序列生成网络，生成候选节点序列；根据候选节点序列，确定目标轨迹的匹配轨迹；根据嵌入向量和标志点轨迹嵌入向量，利用神经网络模型，构造目标轨迹估计距离向量；根据目标轨迹估计距离向量和候选轨迹估计距离向量，确定目标轨迹的粗略估计轨迹；结合目标轨迹节点序列，利用综合风险评分函数，确定未加噪综合风险评分和加噪综合风险评分，评估待评估轨迹嵌入模型的隐私泄漏风险。本申请实现对轨迹嵌入模型的隐私泄漏风险的评估。

本发明授权轨迹嵌入模型隐私泄漏风险评估方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种轨迹嵌入模型隐私泄漏风险评估方法，其特征在于，包括： 获取目标轨迹；所述目标轨迹由多个采样点的空间坐标和对应时间戳构成； 根据所述目标轨迹，利用待评估轨迹嵌入模型，得到轨迹嵌入数据集；所述轨迹嵌入数据集包括目标轨迹未加噪嵌入向量和目标轨迹加噪嵌入向量； 分别将所述目标轨迹未加噪嵌入向量和所述目标轨迹加噪嵌入向量输入至序列生成网络，生成未加噪候选节点序列和加噪候选节点序列；所述序列生成网络是利用辅助轨迹集合和辅助轨迹集合在时空图谱上的真实节点序列对初始序列生成网络进行训练得到的； 所述辅助轨迹集合是利用黑箱模型对地图进行随机选点生成的；所述时空图谱为带权有向图；所述带权有向图是根据历史轨迹数据库构建的； 根据所述未加噪候选节点序列，确定所述目标轨迹的未加噪匹配轨迹； 根据所述加噪候选节点序列，确定所述目标轨迹的加噪匹配轨迹； 根据所述目标轨迹未加噪嵌入向量和标志点轨迹嵌入向量，利用神经网络模型，估计所述目标轨迹未加噪嵌入向量和标志点轨迹嵌入向量之间的距离，并构造目标轨迹未加噪估计距离向量；所述神经网络模型是利用训练用轨迹嵌入向量、标志点轨迹嵌入向量以及所述训练用轨迹嵌入向量和所述标志点轨迹嵌入向量之间的距离对初始神经网络模型进行训练得到的；所述标志点轨迹嵌入向量是根据标志点轨迹确定的；所述标志点轨迹是对所述辅助轨迹集合进行聚类得到的； 根据所述目标轨迹加噪嵌入向量和标志点轨迹嵌入向量，利用神经网络模型，估计所述目标轨迹加噪嵌入向量和标志点轨迹嵌入向量之间的距离，并构造目标轨迹加噪估计距离向量； 根据所述目标轨迹未加噪估计距离向量和候选轨迹估计距离向量，确定所述目标轨迹的未加噪粗略估计轨迹；所述候选轨迹估计距离向量是候选轨迹与标志点轨迹嵌入向量之间的距离向量；所述候选轨迹是基于所述带权有向图提取的历史轨迹片段； 根据所述目标轨迹加噪估计距离向量和候选轨迹估计距离向量，确定所述目标轨迹的加噪粗略估计轨迹； 根据所述目标轨迹的未加噪匹配轨迹、所述目标轨迹的未加噪粗略估计轨迹和目标轨迹节点序列，利用综合风险评分函数，确定未加噪综合风险评分； 根据所述目标轨迹的加噪匹配轨迹、所述目标轨迹的加噪粗略估计轨迹和目标轨迹节点序列，利用综合风险评分函数，确定加噪综合风险评分； 根据所述未加噪综合风险评分和所述加噪综合风险评分，评估所述待评估轨迹嵌入模型的隐私泄漏风险。

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