保护照片集的地理定位隐私
计算机视觉与模式识别
2019-12-05 v1
摘要
人们越来越多地在社交媒体上分享个人信息，包括他们的照片与照片集。然而，这些信息可能损害个人隐私，尤其是社交媒体平台利用它推断用户行为的详细模型，包括追踪其位置。我们考虑由发布照片集可能泄露的位置隐私这一具体问题，即便没有地理标签，借助深度学习方法照片集也能实现精准地理定位。限制相关无意地理定位隐私泄露的一种手段是在公开发布前仔细从照片集中删减特定照片。我们将此问题形式化为由深度学习辅助的地理定位预测背景下的组合优化问题。我们首先通过证明一种自然贪心算法可能任意糟糕，以及证明该问题为 NP-Hard，来展示其复杂性。随后我们给出一个重要的可处理特例，以及一种基于混合整数线性规划的更通用方法。通过对真实照片集的大量实验，我们证明我们的方法在保护地理定位隐私方面确实高度有效。
引用
@article{arxiv.1912.02085,
title = {Protecting Geolocation Privacy of Photo Collections},
author = {Jinghan Yang and Ayan Chakrabarti and Yevgeniy Vorobeychik},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.02085},
year = {2019}
}
备注
AAAI 20