利用弹性路径规划将速度序列转换为地图上的道路轨迹
密码学与安全
2017-10-20 v1 计算机与社会
摘要
技术进步提供了监测和测量驾驶行为的方法。最近，该技术已应用于基于使用的汽车保险政策，这些政策向选择加入汽车监控的保单持有人提供降低的保险费。几家公司声称仅测量速度数据，并进一步声称这保护了隐私。然而，我们开发了一种算法——弹性路径规划（elastic pathing）——可成功地从速度数据追踪驾驶员的位置。该算法通过假设起始位置（例如驾驶员的家庭住址，保险公司通常已知）来追踪驾驶员，然后通过使速度数据拟合地图数据来估计可能的路线。为了证明该算法在现实世界中的适用性，我们使用来自新泽西州中部和华盛顿州西雅图的驾驶数据集（分别代表郊区和城市区域）评估了其性能。我们能够估计目的地，在新泽西数据集中，17%的轨迹误差在250米以内，24%的轨迹误差在500米以内；在西雅图数据集中，分别有15.5%和27.5%的轨迹误差在250米和500米以内。我们的工作表明，这些保险方案导致了实质性的隐私泄露。
引用
@article{arxiv.1710.06932,
title = {Transforming Speed Sequences into Road Rays on the Map with Elastic Pathing},
author = {Xianyi Gao and Bernhard Firner and Shridatt Sugrim and Victor Kaiser-Pendergrast and Yulong Yang and Janne Lindqvist},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.06932},
year = {2017}
}
备注
This article supersedes both arXiv:1401.0052 and the earlier work published in Proceedings of the 2014 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (UbiComp'14). Please see http://elasticpathing.org for further information