XYZ 隐私机制
密码学与安全
2018-02-23 v5
摘要
未来的自动驾驶车辆作为新兴物联网场景中的关键网关设备，将生成、收集、聚合并消耗大量数据。尽管在实现有效数据通信方面，车辆被广泛认为是极具挑战性的移动场景之一，但针对这些车辆所产生数据的隐私问题却鲜少受到关注。此类经隐私化处理的数据的质量与可用性，将是未来安全高效交通解决方案的核心。在本文中，我们提出了 XYZ 隐私机制。据我们所知，XYZ 隐私是首个允许数据创建者对同一查询提交多个矛盾响应的机制，同时能够保持以与实际原始数据的绝对误差来衡量的效用。这些功能以可扩展且安全的方式实现。例如，个人位置数据可以在保持效用的同时被混淆，从而使该方案能够透明地与现有系统（如 Waze）集成。我们使用了一种新的密码学原语——函数秘密共享（Function Secret Sharing）来实现不可归因写入，并展示了相较于默认实现有一个数量级的性能提升。
引用
@article{arxiv.1710.03322,
title = {XYZ Privacy},
author = {Josh Joy and Dylan Gray and Ciaran McGoldrick and Mario Gerla},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.03322},
year = {2018}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1708.01884