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龙图腾网获悉江苏警官学院申请的专利一种面向动态自适应攻击的跨城市用户轨迹隐私保护方法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：CN120915598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511416140.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种面向动态自适应攻击的跨城市用户轨迹隐私保护方法是由马卓;王群;夏玲玲;戴文雅设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向动态自适应攻击的跨城市用户轨迹隐私保护方法在说明书摘要公布了：本发明属于隐私保护技术领域，公开了一种面向动态自适应攻击的跨城市用户轨迹隐私保护方法，该方法采用权重可学习的门控加权融合机制实现轨迹隐私特征融合，以支持攻击模块和保护模块的构建，并且提出不同的惩罚函数对不同城市的服务质量进行分别控制，最终实现跨城市场景下用户轨迹隐私和服务质量之间的有效平衡建模。本发明方法能够兼顾用户在本地城市和异地城市时的访问偏好，通过本地和异地轨迹隐私特征的加权融合得到用户访问偏好在隐语义空间的向量表示。本发明方法基于跨城市迁移融合的轨迹隐私特征，能够针对跨城市旅行的用户提供更为全面的轨迹隐私保护，在保障搜索服务质量的同时抵御跨城市轨迹推断。

本发明授权一种面向动态自适应攻击的跨城市用户轨迹隐私保护方法在权利要求书中公布了：1.一种面向动态自适应攻击的跨城市用户轨迹隐私保护方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1.搭建面向动态自适应攻击的跨城市用户轨迹隐私保护模型，其包括如下结构： 编解码器网络，用于对用户在不同城市的轨迹特征表示进行学习； 所述编解码器网络包括地域判别器、A地轨迹特征编码器、A地轨迹特征解码器、B地轨迹特征编码器、B地轨迹特征解码器和真假轨迹判别器； 地域判别器用于判断轨迹所属城市，所属城市包括A地和B地； A地轨迹特征编码器、以及B地轨迹特征编码器分别采用独立的、预训练的编码器网络和来提取轨迹特征； 将A地轨迹特征编码器输出的跨城市用户在A地的轨迹特征表示、B地轨迹特征编码器输出的跨城市用户在B地的轨迹特征表示输入地域判别器，由地域判别器输出轨迹所属城市的判断结果； 将输入编解码器网络中的访问记录、A地轨迹特征解码器输出的跨城市用户在A地的恢复轨迹、B地轨迹特征解码器输出的跨城市用户在B地的恢复轨迹分别输入真假轨迹判别器，由真假轨迹判别器输出是否为恢复轨迹的判断结果； 真假轨迹判别器用于判断是否为恢复轨迹； 保护模块，其包括前置地域性轨迹特征融合层和访问记录保护层； 前置地域性轨迹特征融合层的输入为当前访问记录和经过保护的跨城市历史轨迹，其经过编解码器网络提取保护前轨迹特征表示，然后基于门控加权融合机制，得到保护前地域性轨迹融合特征； 访问记录保护层的输入为保护前地域性轨迹融合特征，其基于保护策略进行映射，得到经过保护的当前访问记录； 攻击模块，其包括后置地域性轨迹特征融合层和轨迹预测层； 后置地域性轨迹特征融合层的输入为经过保护的当前访问记录和经过保护的跨城市历史轨迹，其经过编解码器网络提取保护后轨迹特征表示，然后基于门控加权融合机制，得到保护后地域性轨迹融合特征； 轨迹预测层的输入为保护后地域性轨迹融合特征，其基于攻击策略进行映射，得到猜测轨迹； 步骤2.在保护模块和攻击模块之间引入对抗学习机制，并结合轨迹隐私损失和服务质量损失构造服务质量受限的跨地域搜索服务下的轨迹隐私保护优化目标函数，对面向动态自适应攻击的跨城市用户轨迹隐私保护模型进行训练； 步骤3.利用训练好的面向动态自适应攻击的跨城市用户轨迹隐私保护模型，对跨城市用户轨迹进行隐私保护； 所述门控加权融合机制具体为： 将记作跨城市用户在A地的轨迹隐私特征，将记作跨城市用户在B地的轨迹隐私特征，其中表示A地轨迹矩阵，表示B地轨迹矩阵；则跨城市用户在A地和B地的轨迹特征表示为，其中； 对轨迹隐私特征和，采用权重可变的加权融合方式得到融合后的跨城市轨迹隐私特征即地域性轨迹融合特征。

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