論文の概要: DYSAN: Dynamically sanitizing motion sensor data against sensitive
inferences through adversarial networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10325v2
- Date: Thu, 8 Oct 2020 13:57:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-20 23:39:53.055107
- Title: DYSAN: Dynamically sanitizing motion sensor data against sensitive
inferences through adversarial networks
- Title（参考訳）: DYSAN: 敵ネットワークによる敏感な推論に対する運動センサデータの動的サニタイズ
- Authors: Claude Rosin Ngueveu (UQAM), Antoine Boutet (PRIVATICS), Carole
Frindel (CREATIS), S\'ebastien Gambs (UQAM), Th\'eo Jourdan (CREATIS,
PRIVATICS), Claude Rosin
- Abstract要約: DySanは、望ましくない機密推論に対してモーションセンサーデータを正当化するためのプライバシー保護フレームワークである。
複数のネットワークを競合的に学習することで、DySanは特定の機密属性の推論に対して動作データを衛生化するモデルを構築することができる。
実際のデータセットで行った実験では、DySanは活動認識の精度を3%減らしながら、性別推定を47%まで劇的に減らすことができた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the widespread adoption of the quantified self movement, an increasing
number of users rely on mobile applications to monitor their physical activity
through their smartphones. Granting to applications a direct access to sensor
data expose users to privacy risks. Indeed, usually these motion sensor data
are transmitted to analytics applications hosted on the cloud leveraging
machine learning models to provide feedback on their health to users. However,
nothing prevents the service provider to infer private and sensitive
information about a user such as health or demographic attributes.In this
paper, we present DySan, a privacy-preserving framework to sanitize motion
sensor data against unwanted sensitive inferences (i.e., improving privacy)
while limiting the loss of accuracy on the physical activity monitoring (i.e.,
maintaining data utility). To ensure a good trade-off between utility and
privacy, DySan leverages on the framework of Generative Adversarial Network
(GAN) to sanitize the sensor data. More precisely, by learning in a competitive
manner several networks, DySan is able to build models that sanitize motion
data against inferences on a specified sensitive attribute (e.g., gender) while
maintaining a high accuracy on activity recognition. In addition, DySan
dynamically selects the sanitizing model which maximize the privacy according
to the incoming data. Experiments conducted on real datasets demonstrate that
DySan can drasticallylimit the gender inference to 47% while only reducing the
accuracy of activity recognition by 3%.
- Abstract（参考訳）: 定量化された自己運動が普及するにつれて、スマートフォンを通じて身体活動を監視するためにモバイルアプリケーションを利用するユーザーが増えている。
アプリケーションへのセンサデータへの直接アクセス許可は、ユーザのプライバシリスクを露呈する。
実際、これらのモーションセンサーデータは、通常、クラウドにホストされている分析アプリケーションに送信され、機械学習モデルを利用して、ユーザに健康に関するフィードバックを提供する。
しかし、サービスプロバイダが、健康や人口統計などのユーザに関するプライベートで機密性の高い情報を推測することを妨げるものはない。本稿では、身体活動監視(すなわち、データユーティリティ)における精度の喪失を抑えつつ、不必要な機密性推論(すなわち、プライバシーの改善)に対して、モーションセンサデータを正当化するためのプライバシー保護フレームワークであるDySanを提案する。
ユーティリティとプライバシのトレードオフを確実にするため、DySanはGAN(Generative Adversarial Network)のフレームワークを活用して、センサデータを衛生する。
より正確には、いくつかのネットワークを競合的に学習することで、DySanは特定の機密属性(例えば性別)の推論に対して動作データを正当化するモデルを構築することができる。
さらに、DySanは受信データに応じてプライバシーを最大化する衛生モデルを動的に選択する。
実際のデータセットで行った実験では、DySanは活動認識の精度を3%減らしながら、性別推定を47%まで劇的に減らすことができた。
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