Tillkomsten av sensorer i kroppen/at-home som är anslutna till personliga enheter leder till generering av finkorniga mycket känsliga personuppgifter i en oförutsedd takt. Trots löftena om storskaliga analyser finns det dock uppenbara integritetsproblem som hindrar individer från att dela med sig av sina personella data. I detta dokument föreslår vi Chiaroscuro, en komplett lösning för att samla in personuppgifter med starka integritetsgarantier. Den utförande sekvens som produceras av Chiaroscuro är massivt distribueras på personliga enheter, hantera godtyckliga anslutningar och frånkopplingar. Chiaroscuro bygger på vår nya datastruktur, Diptych, som gör det möjligt för de deltagande enheterna att samarbeta privat genom att kombinera kryptering med differentialintegritet. Vår lösning ger en hög klusterkvalitet samtidigt som effekten av den differentialt privata perturberingen minimeras. Chiaroscuro är både korrekt och säker. Slutligen tillhandahåller vi en experimentell validering av vår strategi för både verkliga och syntetiska tidsserier.
Allard och al. REF föreslog Chiaroscuro, en lösning för att samla personliga tidsserier som distribueras på personliga enheter med integritetsgarantier.
Chiaroscuro: Transparency and Privacy for Massive Personal Time-Series Clustering
{'venue': "SIGMOD '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}