关于智能建筑中 occupants 追踪的隐私担忧
计算机与社会
2020-10-15 v1 机器学习
信号处理
摘要
过去十年中，建筑内人员追踪已成为一个备受关注的话题。人员追踪已应用于公共安全、节能与营销领域。已有多种方法被证明可追踪建筑内外的人，包括 GPS、基于监控摄像头的视觉追踪，以及基于加速度计等传感器的振动追踪。本文比较并对照了这些主要的人员追踪系统，考察其提供的人员位置细节程度、各自的隐私担忧，以及所收集追踪信息对特定个人的可识别性。我们讨论了一个近期在弗吉尼亚理工大学 Goodwin Hall 内部署振动传感器进行的案例研究，表明其可达到与现有方法相似的定位精度，并凸显了振动信号数据集中所含的可识别信息量。最后，提出一种对振动数据进行变换以保护人员隐私的方法，并在该数据集上进行了测试。结果表明，所提方法成功匿名化了此前可从振动数据中识别的 occupant 性别信息，同时对未匿名化时所达定位精度的影响极小。
引用
@article{arxiv.2010.07028,
title = {Privacy Concerns Regarding Occupant Tracking in Smart Buildings},
author = {Ellis Kessler and Moeti Masiane and Awad Abdelhalim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.07028},
year = {2020}
}