边缘计算环境下仓库物流数据差分隐私保护方法研究

边缘计算环境下仓库物流数据差分隐私保护方法研究摘要随着仓库物流系统向智能化、实时化方向发展，海量物流数据在边缘节点采集、处理与传输过程中的隐私泄露风险日益突出。传统的中心化隐私保护方案难以适应边缘计算环境下资源受限、分布式部署的特点。本文提出一种面向边缘计算环境的仓库物流数据差分隐私保护框架，该框架采用自适应隐私预算分配机制，根据数据敏感度和边缘节点资源状态动态调整噪声添加策略；设计基于本地差分隐私的位置扰动算法，在保障轨迹数据可用性的前提下实现强隐私保护；通过边缘-云协同架构实现隐私保护与计算效率的平衡。实验结果表明，该方法在隐私预算ε=0.1时仍能保持85%以上的查询精度，相比传统方案降低边缘节点计算负载约40%，为边缘计算环境下的物流数据隐私保护提供了有效解决方案。关键词：边缘计算；差分隐私；仓库物流；数据保护；本地差分隐私一、引言1.1 研究背景与意义边缘计算作为云计算的重要延伸，将计算能力下沉至靠近数据源的网络边缘，为仓库物流系统提供了低延迟、高带宽的处理能力。在现代化仓库中，AGV路径数据、货物位置追踪、实时库存信息等物流数据呈现出爆发式增长——一个中型智能仓库每日可产生数百万条位置更新记录。然而，这种分布式架构也带来了严峻的隐私挑战：数据在边缘节点采集、暂存、传输的各个环节都可能成为攻击入口，一旦敏感物流信息泄露，将导致供应链暴露、商业机密外泄等严重后果。传统的隐私保护方法如数据加密、访问控制等，在边缘计算环境中面临适配困境：全量加密会大幅消