Allt fler sensorer på mobilen, sakernas internet (IoT), och bärbara enheter genererar tidsseriemätningar av fysiska aktiviteter. Även om tillgång till sensoriska data är avgörande för framgången för många nyttiga tillämpningar såsom hälsoövervakning eller aktivitetsigenkänning, kan ett brett spektrum av potentiellt känslig information om individerna också upptäckas genom dessa datauppsättningar och detta kan inte lätt skyddas med traditionella integritetsstrategier. I detta dokument föreslår vi en integrerad analysram för hantering av tillgång till personuppgifter i tidsserier för att ge nytta och samtidigt skydda den enskildes integritet. Vi introducerar Ersättning AutoEncoder, en ny funktionslärande algoritm som lär sig hur man omvandlar diskriminerande funktioner i flerdimensionella tidsserier som motsvarar känsliga slutsatser, till vissa funktioner som har observerats mer i icke-känsliga slutsatser, för att skydda användarnas integritet. Den största fördelen med Replacement AutoEncoder är dess förmåga att hålla viktiga funktioner i önskade slutsatser oförändrade för att bevara nyttan av data. Vi utvärderar algoritmens effektivitet med en aktivitetsigenkänningsuppgift i en multisensorisk miljö med hjälp av omfattande experiment på tre referensdatauppsättningar. Vi visar att den kan behålla igenkänningsnoggrannheten hos de senaste teknikerna samtidigt som den känsliga informationens integritet bevaras. Vi använder ett Generative Adversarial Network för att försöka upptäcka utbyte av känsliga data med falska icke-känsliga data. Vi visar att detta tillvägagångssätt inte detekterar utbytet om inte nätverket kan träna med hjälp av användarnas ursprungliga omodifierade data.
Ersättning AutoEncoder (RAE) REF lär sig en omvandling som ersätter diskriminerande egenskaper som motsvarar känsliga slutsatser av funktioner som mer observeras i icke-känsliga slutsatser.
Replacement AutoEncoder: A Privacy-Preserving Algorithm for Sensory Data Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}