Abstrakt. Tidssekvensdata om användare, såsom medicinsk historia och mobilitetsdata, är bra kandidater för datautvinning, men innehåller ofta mycket känslig information. Olika metoder för att bevara personuppgifter används för att offentliggöra sådana privata uppgifter, så att enskilda register i de utgivna uppgifterna inte med stor säkerhet kan kopplas till specifika användare. Dessa metoder ger teoretiska värsta möjliga risker för privatlivet som åtgärder för det integritetsskydd som de erbjuder. Men ofta med många verkliga data är det värsta scenariot alltför pessimistiskt och ger inte en realistisk bild av riskerna för privatlivet: den verkliga sannolikheten för återidentifiering är ofta mycket lägre än den teoretiska värsta risken. I detta dokument föreslår vi en ny empirisk riskmodell för integritet som, i förhållande till kostnaden för integritetsattacker, visar bättre de praktiska riskerna i samband med en integritetsbevarande data release. Vi visar en detaljerad utvärdering av den föreslagna riskmodellen med hjälp av k-anonymiserade realtidsdata om rörlighet.
I REF föreslås en empirisk riskmodell för uppskattning av integritetsskyddsrisker för banadata och ett ramverk för att förbättra skattningen av integritetsskyddsrisker för mobilitetsdata, där man utvärderar deras modell med hjälp av k-anonymiserade data.
A Privacy Risk Model for Trajectory Data
{'venue': 'IFIPTM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}