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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于差分隐私与深度学习的车联网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：CN120075263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510233397.7，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权一种基于差分隐私与深度学习的车联网轨迹隐私保护方法是由刘鸿博;张少杰;苏宇辰;黄诗玥;乔万邦;耿志颖;徐辰红设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于差分隐私与深度学习的车联网轨迹隐私保护方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种是基于差分隐私技术和深度学习优化方法的车联网环境中轨迹数据隐私保护生成方法，属于计算机科学与技术领域。本方法通过引入差分隐私机制与匿名数据收集方法，确保了用户轨迹数据在生成和传输过程中不会泄露用户的私人信息。通过FCN网络优化，解决了传统差分隐私方法在轨迹生成时产生的粗糙和不合理路径问题，提供了与实际轨迹高度一致的合成轨迹。实验结果表明，本发明生成的轨迹数据在查询误差、路径合理性等方面显著优于现有方法，具备较高的实用价值。该方法不仅能够在不同城市环境中应用，还能够应对大规模车联网数据生成的挑战，具有良好的适应性和扩展性。

本发明授权一种基于差分隐私与深度学习的车联网轨迹隐私保护方法在权利要求书中公布了：1.一种基于差分隐私与深度学习的车联网轨迹隐私保护方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：匿名数据收集； 步骤1.1：初始化阶段；每个用户Ui使用密钥生成算法生成一对公钥和私钥，并将公钥上传至服务器；用户Ui生成一个会话密钥，用于对轨迹数据加密得到加密数据，将会话密钥使用下一跳目标用户或服务器的公钥进行加密得到加密会话密钥，使用私钥对加密数据包进行签名得到签名数据，然后生成数据包，该数据包包括加密数据、加密会话密钥和签名数据； 步骤1.2：随机转发阶段；用户Ui生成数据包并执行随机转发，中转用户Uj解密数据包的会话密钥，对数据重新加密并重新签名，生成新的数据包，然后继续随机转发或直接上传；最终，数据包会通过最终用户Uk被发送到服务器，结束转发过程； 步骤1.3：服务器处理阶段；服务器接收到数据包后，使用私钥解密数据包中的会话密钥，使用会话密钥解密轨迹数据，将得到的轨迹数据使用用户公钥验证数据签名，对通过验证的数据进行存储； 步骤2：基于差分隐私的网格化轨迹生成； 步骤2.1：将城市空间区域划分为动态网格单元，依据轨迹点密度对高密度网格进行进一步细分，形成多级网格； 步骤2.2：基于马尔科夫链模型构建网格间的转移概率矩阵，通过分析历史轨迹数据提取网格间的转移模式，得到初步的转移概率矩阵； 步骤2.3：引入Laplace噪声，生成满足差分隐私约束的加噪转移概率矩阵； 步骤2.4：根据OD点对和加噪转移概率矩阵生成网格化轨迹；其中OD点对来自匿名数据收集得到的数据和统计数据库； 步骤3：全卷积神经网络模型优化轨迹生成；输入城市地图图像、轨迹起始点和网格方向向量至全卷积神经网络，基于网格化轨迹输出符合实际道路网络的轨迹路径；所述全卷积神经网络包括3个并行的输入分支：第一分支接收城市地图图像，依次经过卷积层、池化层、卷积层、池化层，再经过展平得到第一一维向量；第二分支接收包含轨迹起始点位置的图像，依次经过卷积层、池化层、卷积层、池化层，再经过展平得到第二一维向量；第三分支接收轨迹起始点所对应的网格化轨迹中的网格的方向向量，方向向量具体为网格中起点相对于终点的方向；三个分支经过处理后进行融合得到统一的特征表示，最终通过全连接层和Sigmoid激活函数输出最终的轨迹路径； 步骤4：对生成轨迹的隐私保护性与实用性进行评估。

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