隐私保护驾驶风格识别
密码学与安全
2015-11-03 v1
摘要
为了更好地管理保费并鼓励安全驾驶，许多商业保险公司（例如 Geico、Progressive）为其客户提供在车辆上安装传感器的选项，以收集单个车辆的行驶数据。驾驶员的保险与其驾驶行为相关联。另一方面，通过分析大量车辆的历史行驶数据，保险公司可以构建分类器来预测新驾驶员的驾驶风格：激进型或防御型。然而，此类车辆行驶数据的收集明显侵犯了驾驶员的个人隐私。为解决此类隐私问题，本文提出一种隐私保护驾驶风格识别技术，在不损害所有参与方隐私的情况下，为保险公司安全地预测激进型和防御型驾驶员。保险公司无法从车辆中学习任何私人信息，反之亦然。最后，通过实验结果验证了该隐私保护驾驶风格识别技术的有效性和效率。
引用
@article{arxiv.1511.00329,
title = {Privacy Preserving Driving Style Recognition},
author = {Nicholas Rizzo and Ethan Sprissler and Yuan Hong and Sanjay Goel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.00329},
year = {2015}
}
备注
International Conference on Connected Vehicles and Expo 2015