为了更好地对轨迹数据中蕴含的个人敏感信息进行保护，采用理论研究与实验证明相结合的方法，在现有的隐私保护框架基础之上进一步考虑时间特性与空间特征之间的关联关系，提出了一种基于时空关联特征的差分隐私保护方法（SC-DP）。根据数据集的局部动态自适应分配时间和空间维度的权重，使得在连续的ε时间窗口以及m×m区域内出现的轨迹子流都能满足ε-差分隐私的要求，并在真实数据集上验证了算法的可用性和实用性，在Geolife数据集上的平均误差降低32.8%,CabSpotting数据集中的性能提升29.2%。