验证wi-fi关联日志数据k匿名性的TTPP方法：海报

使用有关个人的数据而不泄露有关他们的敏感信息是很重要的。近年来，一种新的隐私保护概念被引入，称为k-匿名。另一方面，旅游和安全等公共政策制定需要应用个人出行数据分析。

本研究引入TTPP和Kn-Query方法来解决个人出行数据的隐私保护和利用之间的冲突。提出了TTPP方法作为一种数据结构，使用带有航迹ID、时间窗口和地点的固定点观测个人位置的成对条目来描述人员出行。Kn-Query是在满足k-匿名性的给定条件下汇总样本数的查询。

在有序方法中，分别考虑了k-匿名性验证和人员出行分析。该方法解决了隐私和个人数据使用之间的冲突。