Anonymiseringsattack på geolokaliserade datauppsättningar. Abstract-Med tillkomsten av GPS-utrustade enheter, samlas en massiv mängd lokaliseringsdata in, vilket ökar frågan om integritetsrisker som uppstår för de personer vars rörelser registreras. I detta arbete fokuserar vi på en specifik inferensattack som kallas avanonymiseringsattack, genom vilken en motståndare försöker dra slutsatser om identiteten hos en viss individ bakom en uppsättning mobilitetsspår. Mer specifikt föreslår vi ett genomförande av denna attack baserad på en rörlighetsmodell kallad Mobility Markov Chain (MMC). En MMC är byggd utifrån de rörelsehinder som observerats under träningsfasen och används för att utföra attacken under testfasen. Vi designar två avståndsmått som kvantifierar närhet mellan två MMC och kombinerar dessa avstånd för att bygga avanonymizers som kan identifiera användare i en anonymiserad geolokerad datauppsättning. Experiment som utförs på verkliga dataset visar att attacken är både korrekt och motståndskraftig mot saneringsmekanismer såsom nedsampling.
Gambs m.fl. REF utformade de nya avstånden för att kvantifiera likheten mellan två MMC och beskrev hur dessa mått kan kombineras för att bygga deanonymizers.
De-anonymization Attack on Geolocated Data
{'venue': '2013 12th IEEE International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications', 'journal': '2013 12th IEEE International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}