基于差分的轨迹隐私保护就是将所有用户的轨迹汇集成轨迹数据集在保证数据集总体统计特征稳定的基础上产生新的轨迹来代替原有轨迹且新轨迹满足差分隐私保护定义。判断正误
正确。基于差分的轨迹隐私保护是一种常见的隐私保护方法，它通过添加噪声或扰动来保护轨迹数据的隐私，同时尽可能地保持数据的可用性和有效性。其中，差分隐私是一种强隐私保护定义，它可以保证在任何情况下，由于个体数据的变化而产生的隐私泄露的概率都是相同的。因此，基于差分的轨迹隐私保护可以有效地保护用户的轨迹隐私。
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