该论文针对车辆轨迹数据发布中的隐私保护问题，提出了一种上下文感知的度量差分隐私（Context-aware mDP, C-mDP）框架。现有度量差分隐私（mDP）机制通常独立地扰动每个位置记录，忽略了轨迹数据中时间上相邻位置之间的上下文依赖关系，导致发布数据的效用损失较大。C-mDP将保护秘密定义为上下文增强记录（当前位置结合历史上下文），并在该增强域上实施度量不可区分性，从而将上下文信息纳入隐私保护模型。为了实现最优机制，作者将C-mDP机制设计建模为一个线性规划（LP）问题，目标是最小化期望效用损失同时满足C-mDP约束。为解决LP规模过大的问题，利用当前位置与上下文变量之间的条件独立结构，推导出简化公式，大幅减少了决策变量和约束数量。使用真实车辆移动数据集进行实验，与标准mDP基线方法（如平面拉普拉斯机制）比较，结果表明在相同隐私预算下，C-mDP始终能获得更高的数据效用，同时满足所需的度量隐私保证。该工作适合隐私保护研究人员、移动服务开发者及智能交通系统设计者阅读。