Data om människors rörlighet har samlats in allmänt via cellulära nätverk och mobila applikationer och offentliggjorts för akademisk forskning och kommersiella ändamål under det senaste årtiondet. Eftersom enskilda personers mobilitetsjournaler vanligtvis ger upphov till integritetsproblem, tenderar datauppsättningsägare att endast publicera aggregerade mobilitetsdata, såsom antalet användare som täcks av ett mobilt torn vid en viss tidsstämpel, vilket anses vara tillräckligt för att bevara användarnas integritet. Men i detta dokument hävdar och bevisar vi att även publicering av aggregerade mobilitetsdata kan leda till integritetsintrång i individers banor. Vi utvecklar ett attacksystem som kan utnyttja den unika och regelbundna mänskliga rörligheten för att återställa individens banor från de aggregerade mobilitetsdata utan förkunskaper. Genom att utföra experiment på två verkliga datauppsättningar som samlats in från både mobila applikationer och cellulära nätverk, avslöjar vi att attacksystemet kan återställa användarnas banor med exakthet om 73%-91% på skalan av tiotusentals till hundratusentals användare, vilket indikerar allvarlig integritet läckage i sådana datauppsättningar. Genom undersökningen av aggregerade mobilitetsdata, erkänner vårt arbete ett nytt integritetsproblem i publiceringen av statistikdata, som vädjar om omedelbar uppmärksamhet från både akademin och industrin.
Oberoende av vårt arbete, Xu et al. Ref har nyligen presenterat en attack som återvinner enskilda användares banor från aggregerade mobilitetsdata, genom att utnyttja den unika och regelbundna rörligheten hos människor.
Trajectory Recovery From Ash: User Privacy Is NOT Preserved in Aggregated Mobility Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}