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【2h】

マルコフ過程を用いた位置情報継続開示のためのアドバーザリアルプライバシ

机译:广告客户的真实隐私,可使用马尔可夫过程连续披露位置信息

摘要

本論文では,位置情報を継続的に公開するためのプライバシ定義を提案する.ある時刻における人々の位置情報は,過去に滞在していた地点との相関がある.そのため,差分プライバシのようにどのような背景知識を持つ攻撃者に対して,安全かつ継続的に位置情報を公開するためには付加しなければならないノイズ量が多くなる.本論文では,人々の行動にマルコフ性を仮定しマルコフ過程を用いた攻撃者に対して安全な位置情報の公開のためのアドバーザリアルプライバシを提案する.本論文では,先ず,各時刻毎に POI 別滞在人数ヒストグラムを公開する問題を考え,提案アドバーザリアルプライバシを満足するヒストグラム導出メカニズムについて議論する.そして,各時刻毎に POI のシーケンスからなるパスのカウントヒストグラムを公開する問題を考え,先のヒストグラム導出メカニズムをこの問題へ拡張する.最後に評価実験では,公開位置情報を用いた解析タスクとして頻出パス抽出を想定し,提案手法がプライバシを保護しつつ正確な解析結果を導く位置情報を公開できることを示す.
机译:在本文中,我们提出了用于连续公开位置信息的隐私定义。人们在特定时间的位置信息与他们过去的停留时间相关。因此,必须增加具有任何背景知识(例如差异性隐私)的攻击者必须安全地连续获取位置信息的噪声量。在本文中,我们提出了人们行为中的马尔可夫属性,并提出了一种对抗性隐私,以使用马尔可夫过程来公开对攻击者安全的位置信息。在本文中,我们首先考虑了每次通过POI公开停留人数的直方图的问题,并讨论了满足建议广告商隐私的直方图推导机制。然后,我们考虑每次暴露由POI序列组成的路径的计数直方图的问题,并将上述直方图推导机制扩展到该问题。最后,在评估实验中,我们将频繁提取路径作为使用公共位置信息的分析任务,并表明所提出的方法可以公开位置信息,从而在保护隐私的同时获得准确的分析结果。

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