Aggregaterade lokaliseringsuppgifter används ofta för att stödja smarta tjänster och tillämpningar, till exempel för att skapa trafikkartor i realtid eller förutsäga besök i företag. I detta dokument presenterar vi den första studien om genomförbarheten av medlemsintrång attacker på aggregerad plats tidsserie. Vi inför en spelbaserad definition av den kontradiktoriska uppgiften, och kastar den som ett klassificeringsproblem där maskininlärning kan användas för att skilja mellan om en målanvändare är en del av aggregaten eller inte. Vi utvärderar empiriskt effekten av dessa attacker på både råa och differentierade privata aggregat med hjälp av två verkliga mobilitetsdataset. Vi finner att medlemsslutsatsen är ett allvarligt integritetshot, och visar hur dess effektivitet beror på motståndarens förkunskaper, egenskaperna hos de underliggande lokaliseringsdata, samt antalet användare och tidsramen på vilken aggregering utförs. Även om olika privata försvar kan verkligen minska omfattningen av attackerna, ger de också en betydande förlust i nytta. Dessutom kan en strategisk motståndare som efterliknar försvarsmekanismens beteende i hög grad begränsa det skydd de ger. Sammantaget presenterar vårt arbete en ny metod som är inriktad på att utvärdera medlemsslutsatser på aggregerade lokaliseringsdata i verkliga inställningar och kan användas av leverantörer för att bedöma kvaliteten på integritetsskyddet innan data släpps eller av tillsynsmyndigheter för att upptäcka överträdelser.
Pyrgelis m.fl. REF use Maskininlärning för medlemskap slutsatser om aggregerade platsdata, bygga en binär klassificerare som kan användas för att förutsäga om en målanvändare är en del av aggregerade data eller inte.
Knock Knock, Who's There? Membership Inference on Aggregate Location Data
{'venue': 'Proceedings of the 25th Network and Distributed System Security Symposium (NDSS 2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}