条件先验下的位置轨迹隐私
人工智能
2021-02-25 v1 密码学与安全
摘要
当在短时间内暴露多个位置时，为基于位置服务的用户提供有意义的隐私尤其具有挑战性。这主要是由于各点之间可预期的极强依赖性。我们提出了一种基于Rényi散度的隐私框架，用于限制条件依赖数据的期望隐私损失。此外，我们展示了在高斯过程条件先验下实现该隐私的算法。该框架既阐明了条件依赖数据难以保护的原因，也为在用户轨迹中敏感位置提供固定半径内的隐私保护策略。
引用
@article{arxiv.2102.11955,
title = {Location Trace Privacy Under Conditional Priors},
author = {Casey Meehan and Kamalika Chaudhuri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.11955},
year = {2021}
}
备注
To be published in the proceedings of AISTATS 2021