Abstract-Co-location information om användare blir allt mer tillgänglig på nätet. Till exempel rapporterar mobilanvändare allt oftare sina samlokaliseringar med andra användare i meddelanden och i de bilder de lägger upp på sociala nätverkswebbplatser genom att märka namnen på de vänner de är med. Användarnas IP-adresser utgör också en källa till samlokaliseringsinformation. I kombination med (eventuellt obfuscerad) platsinformation kan sådana samlokaliseringar användas för att förbättra slutsatsen om användarnas platser, vilket ytterligare hotar deras platsintegritet: Eftersom samlokaliseringsinformation beaktas kan inte bara en användares rapporterade platser och rörlighetsmönster användas för att lokalisera henne, utan även hennes vänners (och vännernas och så vidare). I detta dokument studerar vi detta problem genom att kvantifiera effekten av samlokalisering av information om platsens integritet, med tanke på en motståndare såsom en social nätoperatör som har tillgång till sådan information. Vi formaliserar problemet och härleder en optimal inferensalgoritm som innehåller sådan samlokaliseringsinformation, men ändå på bekostnad av hög komplexitet. Vi föreslår några ungefärliga inferensalgoritmer, inklusive en lösning som bygger på trosutbredning algoritm som utförs på en allmän Bayesian nätverksmodell, och vi utvärderar deras prestanda i stor utsträckning. Våra experimentella resultat visar att, även i fallet där motståndaren anser samlokaliseringar av den riktade användaren med en enda vän, median platsen integritet för användaren minskas med upp till 62 procent i en typisk miljö. Vi studerar också effekten av de olika parametrarna (t.ex. inställningarna för lokaliseringsskyddsmekanismerna) i olika scenarier.
Likaså, men ortogonal, till vårt arbete, i REF, författarna studerar effekten av co-location information (t.ex., Alice och Bob är på samma (okänd) plats vid 2:00) på användarnas plats integritet.
Quantifying Interdependent Privacy Risks with Location Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}