ABSTRACT GPS-aktiverade enheter är nu allmänt förekommande, från flygplan och bilar till smartphones och bärbar teknik. Detta har resulterat i en mängd data om individers och befolkningars rörelser, som kan analyseras för användbar information för att hjälpa till i stads- och trafikplanering, katastrofberedskap och så vidare. Men de platser som människor går kan avslöja extremt känslig information om dem, och därmed deras användning måste filtreras genom integritetsbevarande mekanismer. Detta visar sig vara en mycket utmanande uppgift: råa banor är mycket detaljerade, och typiskt ingen par är lika. Tidigare försök misslyckas antingen med att ge tillräckligt integritetsskydd, eller att förbli tillräckligt trogen det ursprungliga beteendet. I detta dokument presenteras DPT, ett system för att syntetisera mobilitetsdata baserat på rå GPS-banor för individer samtidigt som man säkerställer ett starkt integritetsskydd i form av ε-differentiell integritet. DPT gör ett antal nya modeller och algoritmiska bidrag inklusive (i) diskretisering av råa banor med hjälp av hierarkiska referenssystem (i flera upplösningar) för att fånga individuella rörelser vid olika hastigheter, (ii) adaptiva mekanismer för att välja en liten uppsättning referenssystem och konstruera prefix träd räknas privat, och (iii) användning av riktningsvägd provtagning för förbättrad nytta. Även om det har gjorts tidigare försök att lösa de underproblem som krävs för att generera syntetiska banor, så vitt vi vet, är vårt första system som ger en end-to-end lösning. Vi visar effektiviteten i vårt syntetiska bana genereringssystem med hjälp av en omfattande empirisk utvärdering.
Han och Al. I REF föreslogs ett syntetiskt system baserat på GPS-bana, vilket kan ge ett starkt differentierat skydd för privatlivet.
DPT: Differentially Private Trajectory Synthesis Using Hierarchical Reference Systems
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}