《表2 两种差分隐私比较：基于LBS系统的位置轨迹隐私保护技术综述》

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《基于LBS系统的位置轨迹隐私保护技术综述》

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差分隐私（differential privacy，DP）于2006年被Dwork[74]提出，该技术以数学理论为支撑，对隐私保护进行了严格的数学定义，其主要具有不受攻击者具有的背景知识影响和不受具体某条数据变化的影响两大特点。基于以上特点，差分隐私迅速得到了学者们的关注，开始成为隐私保护领域的一个热点研究方向。目前，差分隐私主要分为集中式差分隐私（centralized differential privacy，CDP）和本地化差分隐私（local differential privacy，LDP）两类。集中式差分隐私基于集中式架构，原始数据由第三方服务器集中管理，统一对外提供基于差分隐私保护技术的数据查询和发布；本地差分隐私基于分布式架构，用户可以在本地对敏感数据进行隐私处理，从根源上保护了隐私数据，避免第三方服务器介入造成的隐私泄露问题。两种差分隐私的主要区别如表2所示。