你如何行走暴露你是谁：步数数据中的隐私风险量化

可穿戴设备在当今世界已极为流行。这些设备从其用户处收集大规模健康数据，如心率与步数数据，这些数据具有隐私敏感性，然而尚未在学术界得到必要关注。在本文中，我们首次对源自步数数据的隐私风险量化进行系统性研究。具体而言，我们提出两种攻击，包括针对性别、年龄与教育的属性推断以及时间可关联性。我们通过在真实生活数据集上的广泛评估展示了隐私攻击的严重性，并得出关键见解。我们相信我们的结果可作为未来为可穿戴设备构建隐私保护生态系统的垫脚石。