要点何在？用户画像的隐私保护聚合
密码学与安全
2014-06-27 v2
摘要
在过去几年中，在线服务提供商开始收集越来越多的个人信息以构建用户画像，并将其货币化出售给广告商和数据经纪人。用户几乎无法控制哪些信息被处理，往往只能在接受免费服务但被画像，或拒绝被画像之间做出非此即彼的选择。本文探讨了一种替代方法，即用户仅披露其数据的聚合模型——“要点”。我们的目标是在保持数据效用的同时提供用户隐私保护。我们表明，通过让用户向聚合器贡献加密且具有差分隐私的数据，可以高效地支持这种方法。聚合器结合加密的贡献，只能提取底层数据的聚合模型。我们在一个包含 100,000 名美国用户的数据集（源自美国人口普查局）上评估了我们的框架，结果显示：(i) 仅需 100 名用户即可提供准确的聚合结果；(ii) 为用户和数据经纪人创造收益；(iii) 其开销显著较低。
引用
@article{arxiv.1405.1328,
title = {What's the Gist? Privacy-Preserving Aggregation of User Profiles},
author = {Igor Bilogrevic and Julien Freudiger and Emiliano De Cristofaro and Ersin Uzun},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.1328},
year = {2014}
}
备注
To appear in the Proceedings of ESORICS 2014