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基于深度学习的车联网个性化位置隐私保护方法

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摘要摘要：随着车联网技术的快速发展，车辆位置信息的安全和隐私保护问题日益突出。为了解决这一问题，现提出基于深度学习的车联网个性化位置隐私保护方法。基于深度学习设计隐私保护系统模型、设计车联网个性化隐私保护优化算法两部分，通过该优化算法设计，实现了车联网的个性化隐私保护，提高用户隐私保护水平。实验结果表明：基于深度学习的车联网个性化位置隐私保护方法的隐私保护效果明显优于传统方法，该方法能够有效地保护用户的隐私，降低了敏感信息被泄露的风险。

DOI g4q0o8ro9j/8151572

作者张立霞

机构地区金航数码科技有限责任公司 100028

出处《中国科技人才》 2024年1期

关键词位置隐私保护车联网深度学习算法差分隐私噪声添加

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2024年04月10日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）