通过敏感位置隐藏与目标直方图规避/相似实现位置直方图隐私（扩展版）
密码学与安全
2019-12-03 v1 数据库
摘要
位置直方图由用户在感兴趣区域内移动时访问各位置的次数构成，在推荐和广告等应用中常从用户处获取。然而，当用户设备外的位置直方图包含用户不愿披露的位置(敏感位置)访问记录，或可被用于以导致价格歧视和主动广告的方式对用户画像时，其可能威胁隐私。我们的工作引入两种隐私概念以保护位置直方图免受这些威胁：敏感位置隐藏，旨在 conceal 所有对敏感位置的访问；以及目标规避/相似，旨在 conceal 用户直方图与对应不期望/期望画像的目标直方图的相似/不相似程度。我们围绕每种概念建立优化问题：敏感位置隐藏(SLH)，寻求构建与用户直方图尽可能相似但将所有访问关联到非敏感位置的直方图；目标规避/相似(TA/TR)，寻求构建与给定目标直方图尽可能不相似/相似但仍对从分析直方图的应用获得良好响应有用的直方图。我们为每种概念开发了最优算法，并为TA/TR问题开发了贪心启发式算法。我们的实验表明，所有算法在保持直方图中的位置分布和位置推荐质量方面均有效。它们还表明该启发式算法产生近最优解，同时比TA/TR的最优算法快数个数量级。
引用
@article{arxiv.1912.00055,
title = {Location histogram privacy by sensitive location hiding and target histogram avoidance/resemblance (extended version)},
author = {Grigorios Loukides and George Theodorakopoulos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.00055},
year = {2019}
}
备注
A shorter version is to appear in Knowledge and Information Systems journal