Sammanfattning av denna webbsida: Opportunistisk analys gör det möjligt för applikationer att "task" mobila enheter att mäta sammanhang i en målregion. Till exempel skulle man kunna utnyttja sensorutrustade fordon för att mäta trafik- eller föroreningsnivåer på en viss gata eller användares mobiltelefoner för att lokalisera (Bluetooth-aktiverade) objekt i närheten. I de flesta föreslagna applikationer, kontextrapporter inkluderar tid och plats för händelsen, sätta användarnas integritet på ökad risk: även om identifierande information har tagits bort från en rapport, kan den åtföljande tid och plats avslöja tillräcklig information för att avanonymisera användaren vars enhet skickade rapporten. Vi föreslår och utvärderar en ny spatiotemporal suddig mekanism baserad på tesselation och klustering för att skydda användarnas integritet mot systemet medan rapportering sammanhang. Vår teknik använder en uppfattning om probabilistisk k-anonymitet; det gör det möjligt för användare att utföra lokal suddig av rapporter effektivt utan en online-anonymisering server innan data skickas till systemet. Det föreslagna systemet kan styra graden av säkerhet Sensorer 2015, 15 15286 i lägesintegritet och kvaliteten på rapporter genom en systemparameter. Vi beskriver arkitekturen och säkerhetsegenskaperna i vår strategi och utvärderar vår tessellation och klusteralgoritm mot verkliga mobilitetsspår.
REF:s arbete använder en ny spatiotemporal probabilistisk k-anonymitet för suddiga mekanismer som bygger på tessellation och skyddar användarnas integritet.
Location Privacy for Mobile Crowd Sensing through Population Mapping †
{'venue': 'Sensors', 'journal': 'Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}