Under de senaste åren har vi bevittnat uppkomsten av en mängd olika strategier för att utforma optimal plats integritetsbevarande mekanismer, när det gäller att maximera motståndarens förväntade fel när det gäller var användarna befinner sig. I detta arbete tar vi en närmare titt på de försvar som skapas av dessa strategier och visar att, även om de verkligen är optimala när det gäller motståndares korrekthet, inte alla av dem erbjuder samma skydd när man tittar på andra dimensioner av integritet. För att undvika "dåliga" val hävdar vi att sökandet efter optimala mekanismer måste styras av kompletterande kriterier. Vi tillhandahåller två exempel hjälpmått som hjälper i detta avseende: den villkorliga entropi, som fångar en informationsteoretisk aspekt av problemet, och den värsta-fall kvalitetsförlust, som säkerställer att utgången av mekanismen alltid ger ett minimum nytta för användarna. Vi beskriver en ny mekanism som maximerar den villkorade entropin och är optimal i termer av genomsnittliga motståndare fel, och jämföra dess prestanda med tidigare föreslagna optimala mekanismer med hjälp av två verkliga datauppsättningar. Våra empiriska resultat bekräftar att ingen mekanism klarar sig bra på alla integritetsskyddskriterier samtidigt, vilket gör det uppenbart att det finns ett behov av att överväga flera integritetsskyddsdimensioner för att ha en god förståelse för integritetsskyddet som en mekanism tillhandahåller.
Därefter, Oya et al. REF använde samma metod för att utforma optimala LPM:er i termer av villkorlig entropi.
Back to the Drawing Board: Revisiting the Design of Optimal Location Privacy-preserving Mechanisms
{'venue': "CCS '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}