移动云环境中的实用隐私保护
密码学与安全
2023-02-13 v2 分布式、并行与集群计算
摘要
智能手机设备的激增催生了强大的用户服务，从与朋友和商务伙伴互动，到地图导航、查找附近商家以及实时提醒用户。此外，用户并未意识到持续与在线系统共享其轨迹数据可能最终暴露大量关于其行为、移动模式和社会关系的信息。因此，应对这些隐私风险是一项根本挑战。本工作中，我们提出 ，一个用于轨迹分析的隐私保护系统。我们的贡献如下：（1）我们建模了一种新型攻击，即“社会链接利用攻击”；（2）我们利用核集（coresets）理论，这是一种快速且精确的技术，能用小数据集很好地近似原始数据，且在核集上运行查询可产生与原始数据相似的结果；（3）我们采用无服务器计算范式来承载一组隐私操作，以最小化配置成本实现高系统性能，同时保护用户隐私。我们在 系统中开发了这些技术，该系统与最先进的轨迹分析应用协同工作并应用不同类型的隐私操作。我们详尽的实验评估表明，我们的方法既高效又实用。
引用
@article{arxiv.2302.04463,
title = {Practical Privacy Preservation in a Mobile Cloud Environment},
author = {Dimitrios Tomaras and Michail Tsenos and Vana Kalogeraki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.04463},
year = {2023}
}
备注
10 pages