一种轨迹分类对抗样本的防御方法及系统（25年下证）

本发明涉及一种轨迹分类对抗样本的防御方法及系统，属于数据挖掘领域。首先根据时空轨迹数据样本，进行轨迹数据特征的提取，提取基本的轨迹数据特征(经度，纬度，时间，速度，加速度，轨迹角度等)。利用差分隐私保护机制进行对抗防御，根据设定模型鲁棒性的原理，在轨迹特征中生成拉普拉斯噪声，根据拉普拉斯概率密度函数及尺度参数得到噪声关系的表达式，之后使用迭代搜索算法搜索更小的噪声数据值，在模型中加入噪声，经过卷积网络作用进行轨迹分类获取该模型的防御效果，最后根据低频滤波技术进行特征去噪。

《一种轨迹分类对抗样本的防御方法及系统（25年下证）》是一发明专利，专利号为 2023102158697，当前法律状态为已下证，由重庆邮电大学提出申请，发明人为王豪;付万迪;张清华;夏英;张旭，申请日期为2023-03-08，公开（公告）日期为2025-11-25，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/213 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：终端设备 互联网 智能终端 智能穿戴 网络技术 信息安全 数据处理 计算机技术 自然语言处理 深度学习 人工智能 大数据 分布式机器学习、边缘AI训练、隐私保护训练、模型聚合、中央服务器、模型训练、云端协同、SaaS系统、AI服务平台。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种轨迹分类对抗样本的防御方法及系统，属于数据挖掘领域。首先根据时空轨迹数据样本，进行轨迹数据特征的提取，提取基本的轨迹数据特征(经度，纬度，时间，速度，加速度，轨迹角度等)。利用差分隐私保护机制进行对抗防御，根据设定模型鲁棒性的原理，在轨迹特征中生成拉普拉斯噪声，根据拉普拉斯概率密度函数及尺度参数得到噪声关系的表达式，之后使用迭代搜索算法搜索更小的噪声数据值，在模型中加入噪声，经过卷积网络作用进行轨迹分类获取该模型的防御效果，最后根据低频滤波技术进行特征去噪。

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