众包信号地图混淆中的隐私-效用权衡
密码学与安全
2022-01-14 v1 机器学习
摘要
蜂窝提供商与数据聚合公司从用户设备众包蜂窝信号强度测量以生成信号地图，可用于改善网络性能。认识到该数据收集可能与日益增长的隐私关注相冲突，我们考虑在数据离开移动设备前对其混淆。目标是提升隐私，使敏感特征（如用户 ID 与用户行踪）难以从混淆数据中恢复，同时仍允许网络提供商利用数据改进网络服务（即创建准确信号地图）。为考察此隐私-效用权衡，我们确定了适用于信号强度测量的隐私与效用指标及威胁模型。随后，我们使用若干主流技术（涵盖差分隐私、生成对抗隐私与信息论隐私技术）混淆测量值，以基准测试多种有前景的混淆方法，并为负责构建既保护隐私又不损效用的信号地图的现实工程师提供指导。基于多个不同的真实世界信号地图数据集的评估结果，证明了同时实现充分隐私与效用的可行性——所采用的混淆策略在其设计中利用了数据集的结构与预期用途，并面向平均情形而非最坏情形提供保证。
引用
@article{arxiv.2201.04782,
title = {Privacy-Utility Trades in Crowdsourced Signal Map Obfuscation},
author = {Jiang Zhang and Lillian Clark and Matthew Clark and Konstantinos Psounis and Peter Kairouz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.04782},
year = {2022}
}