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本发明公开了应对智能家居环境中旁路攻击的隐私保护方法及系统，对智能家居环境中传感器类型和传感器发送时间进行排序、聚类，得到DFR参数；通过DFR参数对噪音数据进行标签，调用半监督学习算法得到学习参数，将学习参数分发给所有传感器节点；传感器节点将学习参数代入预测函数中构建预测模型，将当前网络状态信息输入到预测模型中，判断是否发送噪音数据。本发明基于智能数据分析和半监督学习，能够根据智能家居环境中的人们的行为习惯和传感器网络状态自适应的添加噪声数据，使得全局攻击者即便能够监听所有无线射频信号，也无法分析出用户的真实行为，或者分析出错误的行为，从而达到保护用户隐私的目的。
