面向以人为中心的物联网中实时分析的隐私工程
分布式、并行与集群计算
2022-11-01 v1
摘要
大数据应用为诸多紧迫的社会挑战（如医疗、交通协调、能源管理等）提供智能解决方案。这些应用的基本前提是“数据越多越好”。焦点常在于公共领域产生日益增长数据量的感知基础设施。然而，任何智能手机与智能手表拥有者都可能是宝贵数据的持续来源，并可为许多有用的大数据应用作出贡献。但此类数据会泄露大量敏感信息，如设备拥有者的当前位置或心率。个人数据保护在我们的社会中十分重要，并体现于例如欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）中。然而，隐私保护与应用有用的大数据应用难以兼顾，尤其在以人为中心的物联网中。实施恰当的隐私保护需要数据分析师与大数据开发者通常并不具备的技能。因此，许多个人在怀疑数据能否被妥善保护时倾向于不共享任何数据。在“全有或全无”的方法之间存在优秀的隐私解决方案。例如，与其持续发布个人的当前位置，不如聚合这些数据并仅发布城市某区域中有多少人的信息。从而个人数据不被泄露，同时为诸如交通协调等特定应用保留有用信息。Parrot 项目的目标是为利用这一“中间地带”的实时数据分析应用提供工具。数据分析师仅需指定其数据需求，终端用户则可为其数据选择隐私要求，以及希望与之共享数据中的应用与其他终端用户。
引用
@article{arxiv.2210.16352,
title = {Towards Privacy Engineering for Real-Time Analytics in the Human-Centered Internet of Things},
author = {Thomas Plagemann and Vera Goebel and Matthias Hollick and Boris Koldehofe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.16352},
year = {2022}
}