智能网联汽车轨迹数据对于车辆交通管理、商业位置服务应用都具有相当重要的价值,车辆以及移动用户轨迹数据的发布与处理将极大的方便人们的日常生活与出行。然而,如果将未经隐私保护处理的车辆以及移动用户个人轨迹数据进行直接发布将会有可能造成用户的个人敏感信息泄露。轨迹数据的隐私泄露问题已成为当前亟需解决的问题,而伴随着实时应用的需求,实时轨迹数据的发布也为用户的个人隐私带来了更大的安全挑战。研究者们针对轨迹数据的隐私保护问题提出了基于k匿名、抑制法、随机扰动等的隐私保护方法,根据对现有隐私保护处理办法进行研究与对比分析,本文最终采用了差分隐私的方法对于实时轨迹数据进行隐私保护处理。在前人工作的理论基础下,针对实时轨迹数据发布可能造成的隐私问题,本文在前人所提出的w-event差分隐私需求与采样滤波处理方法的前提下做出了扩展与改进,设计并实现了一种实时轨迹数据差分隐私保护机制,对轨迹数据的可用性与隐私性进行了平衡。针对现有的实时轨迹数据差分隐私保护方法中所存在的相关问题,本文实现了一种基于采样与滤波方式并满足w-event差分隐私需求的实时轨迹数据差分隐私保护机制。首先,为了保证数据的可用性并降低查询发布误差,本文根据集合型卡尔曼滤波器实现了滤波模块,并且在前人的工作基础上,针对于滤波模块预测误差问题,使用了基于区域转移概率矩阵的卡尔曼滤波状态方程,提高了预测模块的准确性。同时,为了保证机制的计算负载与实用性,在对于变长采样与定长采样进行对比后,本文采用变长采样机制对数据进行采样处理,本文在采样模块设计与实现中介绍了基于数据变化率的采样间隔变化原理,并使用了基于PID控制的统计误差方法,结合统计误差与数据变化率,根据指数机制设计实现了采样间隔调整计算方法。另外,对于轨迹数据的时序相关性造成的查询敏感度变化情况,本文对轨迹数据时序相关性造成的相关查询敏感度进行了分析,并给出了基于用户前向与后向转移概率的计算方法。最后,为了提高热点区域的用户数据隐私性,提出了基于访问频次与区域相邻关系的区域隐私权重划分方法,并且,为满足w-event差分隐私需求,在动态隐私预算分配机制中采用了基于区域隐私权重的区域隐私预算分配方法。通过分析与实验,本文所实现的实时处理机制在对实时轨迹数据进行了隐私保护的同时保证了一定程度上的可用性,具有一定的实用价值。