論文の概要: AI-based Re-identification of Behavioral Clickstream Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10351v1
• Date: Fri, 21 Jan 2022 16:49:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-26 16:11:08.830612
• Title: AI-based Re-identification of Behavioral Clickstream Data
• Title（参考訳）: AIによる行動クリックストリームデータの再同定
• Authors: Stefan Vamosi and Michael Platzer and Thomas Reutterer
• Abstract要約: 本論文は, 行動パターンに基づいて, 個人を純粋に同定する上で, 同様の手法が適用可能であることを実証する。 レコード間の振舞いパターンの単なる類似性は、識別された個人に振舞いデータを正しく属性付けるのに十分である。 また、私たちが導入したAIベースの再識別攻撃に対して回復力があることが示されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: AI-based face recognition, i.e., the re-identification of individuals within images, is an already well established technology for video surveillance, for user authentication, for tagging photos of friends, etc. This paper demonstrates that similar techniques can be applied to successfully re-identify individuals purely based on their behavioral patterns. In contrast to de-anonymization attacks based on record linkage, these methods do not require any overlap in data points between a released dataset and an identified auxiliary dataset. The mere resemblance of behavioral patterns between records is sufficient to correctly attribute behavioral data to identified individuals. Further, we can demonstrate that data perturbation does not provide protection, unless a significant share of data utility is being destroyed. These findings call for sincere cautions when sharing actual behavioral data with third parties, as modern-day privacy regulations, like the GDPR, define their scope based on the ability to re-identify. This has also strong implications for the Marketing domain, when dealing with potentially re-identify-able data sources like shopping behavior, clickstream data or cockies. We also demonstrate how synthetic data can offer a viable alternative, that is shown to be resilient against our introduced AI-based re-identification attacks.
• Abstract（参考訳）: AIベースの顔認識、すなわち画像内の個人の再識別は、ビデオ監視、ユーザー認証、友人の写真のタグ付けなど、すでに確立されている技術である。 本論文は, 行動パターンに基づいて, 個人を純粋に同定する上で, 同様の手法が適用可能であることを示す。 レコードリンクに基づく匿名化攻撃とは対照的に、これらの手法では、リリースデータセットと特定された補助データセットとの間のデータポイントの重複は不要である。 レコード間の行動パターンの単なる類似性は、識別された個人に行動データを正しく属性するのに十分である。 さらに,大量のデータユーティリティが破壊されない限り,データの摂動は保護を提供しないことを示すことができる。 これらの調査結果は、現在のプライバシー規制であるGDPR(GDPR)のように、サードパーティと実際の行動データを共有するときの誠実な注意を呼び起こす。 これはまた、ショッピング行動やクリックストリームデータ、ゴキブリなど、潜在的に再識別可能なデータソースを扱う際に、マーケティング領域に強い影響を与える。 さらに私たちは、aiベースの再識別攻撃に対してレジリエントであることが示されている、合成データが有効な代替手段を提供する方法も示しています。

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