基于差分隐私的可穿戴健康数据发布系统文献综述
密码学与安全
2021-09-16 v1 计算机与社会
摘要
可穿戴设备生成关于个体的不同类型的生理数据。这些数据能为医学研究人员和临床医生提供通过传统手段无法获得的宝贵见解。研究人员历史上依赖调查反馈或观察行为。有趣的是,生理数据能提供比任何其他来源(包括用户自身)所获得的更丰富的用户认知信息。因此,廉价的消费级可穿戴设备已成为健康研究人员关注的热点。此外,它们也用于连续远程健康监测,有时被保险公司使用。然而,此类用例最大的担忧是个体的隐私。有一些隐私机制,如抽象和k-匿名,在信息系统中被广泛使用。近来,差分隐私(DP)已成为发布隐私敏感数据(包括来自可穿戴设备的数据)的一种有效技术。在本文中,我们进行了系统文献综述(SLR),以识别、选择并批判性评价DP相关研究,并理解DP在可穿戴数据发布中的不同技术及现有应用。基于我们的研究,我们指出了所提方案的局限性并给出了未来方向。
引用
@article{arxiv.2109.07334,
title = {A Systematic Literature Review on Wearable Health Data Publishing under Differential Privacy},
author = {Munshi Saifuzzaman and Tajkia Nuri Ananna and Mohammad Jabed Morshed Chowdhury and Md Sadek Ferdous and Farida Chowdhury},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.07334},
year = {2021}
}
备注
25 pages