En betydande och växande klass av lokaliseringsbaserade mobila applikationer aggregerar positionsdata från enskilda enheter på en server och beräknar aggregerad statistik över dessa positionsströmmar. Eftersom dessa enheter kan kopplas till individers rörelse, finns det stor risk för att den aggregerade beräkningen kommer att bryta platsen integritet för individer. Detta dokument utvecklar och utvärderar PrivStats, ett system för att beräkna aggregerad statistik över lokaliseringsdata som samtidigt uppnår två egenskaper: först, påvisbara garantier på plats integritet även i ansiktet på någon sida information om användare som är kända för servern, och andra, sekretessbevarande ansvar (dvs., skydd mot missbruk kunder som laddar upp stora mängder falska data). PrivStats uppnår dessa egenskaper med hjälp av ett nytt protokoll för att ladda upp och samla data anonymt samt ett effektivt noll-kunskapsbevis för kunskapsprotokoll som vi utvecklat från grunden för ansvarsskyldighet. Vi implementerade vårt system på Nexus One smartphones och råvaruservrar. Våra experimentella resultat visar att PrivStats är ett praktiskt system: att beräkna ett gemensamt aggregat (t.ex. räkna) över data från 10 000 klienter tar mindre än 0,46 s på servern och protokollet har blygsam latens (0,6 s) för att ladda upp data från en Nexus-telefon. Vi validerade även våra protokoll om verkliga förarspår från CarTel-projektet.
På liknande sätt, Popa et al. REF presenterar PrivStats, ett system för att beräkna aggregerad statistik över lokaliseringsdata som ger integritet och ansvarsskyldighet.
Privacy and accountability for location-based aggregate statistics
{'venue': "CCS '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}