Abstract-Med den ökande förekomsten av plats-medvetna enheter, bana data har genererats och samlats in i olika tillämpningsområden. Trajectory data innehåller rik information som är användbar för många dataanalysuppgifter. Men felaktig publicering och användning av kursdata skulle kunna äventyra individens privatliv. Det har dock visat sig att befintliga metoder för datapublicering av integritetsbevarande bana som härrör från partitionsbaserade integritetsmodeller, till exempel K-anonymitet, inte kan ge tillräckligt skydd av privatlivet. I detta dokument, motiverat av datapublicering scenariot vid Société de transport de Montréal (STM), den offentliga transitbyrån i Montreal område, studerar vi problemet med att publicera bana data under strikt differential integritet modell. Vi föreslår en effektiv data-beroende men differentialt privat sanitization algoritm, som är tillämplig på olika typer av bana data. Effektiviteten i vår strategi kommer från adaptivt begränsa ner utdatadomänen genom att bygga ett bullriga prefix träd baserat på de underliggande data. Som ett steg efter bearbetningen använder vi oss dessutom av de inneboende begränsningarna i ett prefixträd för att utföra begränsade slutsatser, vilket leder till bättre nytta. Detta är det första dokumentet som introducerar en praktisk lösning för att publicera stora volymer av bana data under differential integritet. Vi undersöker nyttan av sanerade data i termer av räkna frågor och frekventa sekventiella mönster gruvdrift. Omfattande experiment på realtidsbanadata från STM visar att vårt tillvägagångssätt upprätthåller hög användbarhet och är skalbart till stora banadataset.
Chen och Al. I REF föreslogs den första metoden för publicering av uppgifter med krav på differentiell integritet.
Differentially Private Trajectory Data Publication
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}