論文の概要: PGLP: Customizable and Rigorous Location Privacy through Policy Graph
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01263v2
- Date: Wed, 15 Jul 2020 15:16:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-21 05:23:13.002924
- Title: PGLP: Customizable and Rigorous Location Privacy through Policy Graph
- Title（参考訳）: PGLP:ポリシーグラフによるカスタマイズ可能で厳格な位置情報プライバシー
- Authors: Yang Cao, Yonghui Xiao, Shun Takagi, Li Xiong, Masatoshi Yoshikawa,
Yilin Shen, Jinfei Liu, Hongxia Jin, and Xiaofeng Xu
- Abstract要約: 我々はPGLPと呼ばれる新しい位置プライバシーの概念を提案し、カスタマイズ可能で厳格なプライバシー保証を備えたプライベートロケーションをリリースするためのリッチなインターフェースを提供する。
具体的には,ユーザの位置プライバシー要件を,表現的かつカスタマイズ可能なテキスト配置ポリシーグラフを用いて形式化する。
第3に、位置露光の検出、ポリシーグラフの修復、およびカスタマイズ可能な厳格な位置プライバシーを備えたプライベートな軌跡リリースをパイプライン化する、プライベートな位置トレースリリースフレームワークを設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.3736286350014
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Location privacy has been extensively studied in the literature. However,
existing location privacy models are either not rigorous or not customizable,
which limits the trade-off between privacy and utility in many real-world
applications. To address this issue, we propose a new location privacy notion
called PGLP, i.e., \textit{Policy Graph based Location Privacy}, providing a
rich interface to release private locations with customizable and rigorous
privacy guarantee. First, we design the privacy metrics of PGLP by extending
differential privacy. Specifically, we formalize a user's location privacy
requirements using a \textit{location policy graph}, which is expressive and
customizable. Second, we investigate how to satisfy an arbitrarily given
location policy graph under adversarial knowledge. We find that a location
policy graph may not always be viable and may suffer \textit{location exposure}
when the attacker knows the user's mobility pattern. We propose efficient
methods to detect location exposure and repair the policy graph with optimal
utility. Third, we design a private location trace release framework that
pipelines the detection of location exposure, policy graph repair, and private
trajectory release with customizable and rigorous location privacy. Finally, we
conduct experiments on real-world datasets to verify the effectiveness of the
privacy-utility trade-off and the efficiency of the proposed algorithms.
- Abstract（参考訳）: 位置情報のプライバシーは文献で広く研究されている。
しかし、既存のロケーションプライバシモデルは厳密でないかカスタマイズできないかのどちらかであり、多くの現実世界アプリケーションにおけるプライバシとユーティリティのトレードオフを制限する。
この問題に対処するため,我々はpglpと呼ばれる新しいロケーションプライバシ概念,すなわち \textit{policy graph based location privacy}を提案し,カスタマイズ可能で厳格なプライバシ保証を備えたプライベートロケーションをリリースするためのリッチなインターフェースを提供する。
まず、差分プライバシーを拡張してPGLPのプライバシー指標を設計する。
具体的には,ユーザの位置情報のプライバシー要件を,表現的かつカスタマイズ可能な \textit{location policy graph} を用いて形式化する。
第2に,任意に与えられた位置情報ポリシーグラフを,敵意の知識の下でどのように満たすかを検討する。
位置情報ポリシーグラフは必ずしも有効ではなく,攻撃者がユーザのモビリティパターンを知っていれば,‘textit{location exposure}’を被る可能性がある。
そこで本研究では,効率的な位置露光検出手法を提案し,最適ユーティリティでポリシーグラフを修復する。
第3に,位置情報の露出検出,ポリシグラフの修正,プライベートトラックリリースのパイプラインとして,カスタマイズ可能な厳密なロケーションプライバシを備えたプライベートロケーショントレースリリースフレームワークを設計した。
最後に、実世界のデータセットを用いて、プライバシユーティリティトレードオフの有効性と提案アルゴリズムの有効性を検証する実験を行う。
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