Abstract-Nowdays företag allt mer aggregera lokaliseringsdata från olika källor på Internet för att erbjuda lokaliseringsbaserade tjänster som att uppskatta aktuella trafikförhållanden, och hitta de bästa nattliv platser i en stad. Dessa tjänster har dock också orsakat oro över integritetsfrågor. När den mängd lokaliseringsdata som aggregeras ökar, kommer bekvämligheten av att dela var man befinner sig med allmänheten i stort oundvikligen att minska. Befintliga sätt att samla lokaliseringsdata i integritetslitteraturen är till stor del centraliserade genom att de förlitar sig på en betrodd platsbaserad tjänst. Istället föreslår vi en programvara (SpotME) som kan köras på en mobiltelefon och som kan uppskatta antalet personer på geografiska platser på ett integritetsbevarande sätt: exakta uppskattningar görs möjliga i närvaro av integritetsmedvetna användare som, förutom sina faktiska platser, rapporterar ett mycket stort antal felaktiga platser. De felaktiga platserna väljs ut av en randomiserad svarsalgoritm. Vi utvärderar exaktheten hos SpotME när det gäller att uppskatta antalet personer på två mycket olika realistiska spår av rörlighet: rörligheten för fordon i stads-, förorts- och landsbygdsområden samt rörligheten för tågresenärer i tunnelbanan i Stor London. Vi finner att felaktiga platser har liten effekt på uppskattningarna (i båda spåren är felet under 18% för en situation där mer än 99% av platserna är felaktiga), men de garanterar att användarna inte kan lokaliseras med hög sannolikhet. Dessutom är omkostnaderna för beräkning och lagring för en mobiltelefon som kör SpotME försumbara, och kommunikationsomkostnaderna är begränsade.
Tillvägagångssättet i REF liknar LDP i det att en randomiserad svarsalgoritm används för att störa den ursprungliga användarens platsdata.
SpotME If You Can: Randomized Responses for Location Obfuscation on Mobile Phones
{'venue': '2011 31st International Conference on Distributed Computing Systems', 'journal': '2011 31st International Conference on Distributed Computing Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}