Abstract-Legenomsnittlig platsinformation i platsbaserade tjänster leder till att förbättra servicenyttan genom geokontextualisering. Detta ger dock upphov till oro för privatlivet, eftersom ny kunskap kan härledas från lokaliseringsuppgifter, såsom användarens hem och arbetsplatser, eller personliga vanor. Även om Site Privacy Protection Mechanisms (LPPM) är ett sätt att ta itu med detta problem, kräver de ofta manuell konfiguration som innebär stora utmaningar för tjänsteleverantörer och användare. Dessutom bedöms deras inverkan på dataintegritet och datanytta sällan. I detta dokument presenterar vi PULP, ett modelldrivet system som automatiskt ger användarspecifikt integritetsskydd och bidrar till serviceverktyget genom att välja lämplig LPMM och konfigurera det. I hjärtat av PULP finns ickelinjära modeller som kan fånga det komplexa beroendet av dataintegritet och verktyg för varje enskild användare under givna LPMM övervägas, dvs. Geo-Indistinguishability och Promesse. Enligt användarnas önskemål om integritet och verktyg rekommenderar PULP effektivt lämplig LPM och motsvarande konfiguration. Vi utvärderar noggrannheten i PULP:s modeller och dess effektivitet för att uppnå integritets-nyttoförhållandet per användare, med hjälp av fyra verkliga mobilitetsspår av totalt 770 användare. Vårt omfattande experiment visar att PULP säkerställer bidraget till lokaliseringstjänsten samtidigt som vi håller fast vid sekretesskrav för en stor andel av användarna, och är order av magnitud snabbare än icke-modellbaserade alternativ.
PULP REF är också ett annat system som automatiskt konfigurerar LPMS enligt användarnas mål när det gäller integritet och verktyg.
PULP: Achieving Privacy and Utility Trade-Off in User Mobility Data