論文の概要: Location Trace Privacy Under Conditional Priors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11955v1
- Date: Tue, 23 Feb 2021 21:55:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-26 13:31:51.629792
- Title: Location Trace Privacy Under Conditional Priors
- Title(参考訳): 条件付き優先の下でのロケーショントレースプライバシ
- Authors: Casey Meehan, Kamalika Chaudhuri
- Abstract要約: 条件依存型データのプライバシー損失を予測する上で,R'enyi分散に基づくプライバシフレームワークを提案する。
このプライバシーを条件付きで達成するためのアルゴリズムを実証します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.970796265042246
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Providing meaningful privacy to users of location based services is
particularly challenging when multiple locations are revealed in a short period
of time. This is primarily due to the tremendous degree of dependence that can
be anticipated between points. We propose a R\'enyi divergence based privacy
framework for bounding expected privacy loss for conditionally dependent data.
Additionally, we demonstrate an algorithm for achieving this privacy under
Gaussian process conditional priors. This framework both exemplifies why
conditionally dependent data is so challenging to protect and offers a strategy
for preserving privacy to within a fixed radius for sensitive locations in a
user's trace.
- Abstract(参考訳): ロケーションベースのサービスのユーザーに意味のあるプライバシーを提供することは、複数の場所が短期間で明らかになった場合に特に困難です。
これは主に、ポイント間で予測できる膨大な依存度によるものです。
条件依存データに対する期待されるプライバシー損失をバウンダリングするためのR'enyi分散に基づくプライバシフレームワークを提案する。
さらに,gaussian process conditional priorsにおいて,このプライバシを実現するアルゴリズムを示す。
このフレームワークは、条件付きデータを保護することが非常に難しい理由を例示し、ユーザーのトレース内の敏感な場所の固定半径内にプライバシーを維持する戦略を提供します。
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