PANDA：面向疫情监测的策略感知位置隐私保护
数据库
2020-06-09 v2 密码学与安全
摘要
在本演示中，我们提出了一个隐私保护的疫情监测系统。近来，许多遭受冠状病毒危机的国家试图获取公民的位置数据以消灭疫情。然而，这引发了隐私担忧，并可能以公共健康的名义为更具侵入性的监控形式打开大门。这也给隐私保护技术带来了一个挑战：我们如何在不牺牲位置隐私的前提下利用人们的移动数据来帮助抗击疫情。我们演示了通过对疫情监测实施基于策略的位置隐私保护，可以两全其美。具体而言，我们基于差分隐私的思想使用图对隐私策略进行形式化，称为策略图。我们的系统具有三个用于疫情监测的主要功能：位置监控、疫情分析和接触者追踪。我们提供了一个交互式工具，让参会者探索和检验我们系统的可用性：(1) 位置监控与疾病传播模型估计的效用，(2) 我们系统中接触者追踪的流程，以及 (3) 针对不同策略图的隐私-效用权衡。参会者可以发现，在保留位置隐私的同时实现疫情监测的完整功能是可能的。
引用
@article{arxiv.2005.00186,
title = {PANDA: Policy-aware Location Privacy for Epidemic Surveillance},
author = {Yang Cao and Shun Takagi and Yonghui Xiao and Li Xiong and Masatoshi Yoshikawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.00186},
year = {2020}
}
备注
Accepted in the 46th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB 2020) demonstration track