Problem med platsens integritet uppstår ofta i och med den snabba utvecklingen av GPS-aktiverade enheter och platsbaserade applikationer. Medan rumsliga omvandling tekniker såsom lokalisering perturbation eller generalisering har studerats i stor utsträckning, de flesta tekniker förlitar sig på syntaktiska integritetsmodeller utan rigorösa integritetsgarantier. Många av dem anser bara statiska scenarier eller stör platsen vid enstaka tidsstämplar utan att överväga tidsmässiga korrelationer av en rörlig användares platser, och är därför sårbara för olika inference attacker. Differentiell integritet har accepterats som en standard för integritetsskydd, men att tillämpa differentiell integritet i lokaliseringsbaserade applikationer innebär nya utmaningar, eftersom skyddet måste upprätthållas i farten för en enda användare och måste införliva tidsmässiga korrelationer mellan en användares platser. I detta dokument föreslår vi en systematisk lösning för att bevara platsens integritet med rigorös integritetsgaranti. För det första föreslår vi en ny definition, "δ-location set" baserad på differentiell integritet, för att ta hänsyn till tidsmässiga korrelationer i lokaliseringsdata. För det andra visar vi att den välkända 1-normkänsligheten inte lyckas fånga den geometriska känsligheten i flerdimensionellt utrymme och föreslår ett nytt begrepp, känslighetsskrov, baserat på vilket felet i differentialintegritet begränsas. För det tredje, för att få den optimala nyttan presenterar vi en planar isotropisk mekanism (PIM) för lokalisering perturbation, som är den första mekanismen att uppnå den lägre gränsen för differential integritet. Experiment på verkliga datauppsättningar visar också att PIM avsevärt överträffar utgångsvärdet i dataverktyget.
Med tanke på tidsmässiga korrelationer mellan en rörlig användares platser har arbetet i REF utnyttjat en dold Markov-modell för att etablera en platsuppsättning och föreslagit en variant av DP för att skydda platsens integritet.
Protecting Locations with Differential Privacy under Temporal Correlations
{'venue': "CCS '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}