論文の概要: Slice it up: Unmasking User Identities in Smartwatch Health Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08310v2
• Date: Fri, 20 Sep 2024 09:58:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-20 11:10:24.215410
• Title: Slice it up: Unmasking User Identities in Smartwatch Health Data
• Title（参考訳）: スライス:スマートウォッチの健康データでユーザーIDを偽装する
• Authors: Lucas Lange, Tobias Schreieder, Victor Christen, Erhard Rahm,
• Abstract要約: 本稿では、時系列健康データに対する類似性に基づく動的時間ワープ(DTW)再識別攻撃のための新しいフレームワークを提案する。 私たちの攻撃はトレーニングデータとは独立しており、1つのCPUコア上で1万の被験者に対して約2分で類似性ランキングを計算します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4797368693230672
• License:
• Abstract: Wearables are widely used for health data collection due to their availability and advanced sensors, enabling smart health applications like stress detection. However, the sensitivity of personal health data raises significant privacy concerns. While user de-identification by removing direct identifiers such as names and addresses is commonly employed to protect privacy, the data itself can still be exploited to re-identify individuals. We introduce a novel framework for similarity-based Dynamic Time Warping (DTW) re-identification attacks on time series health data. Using the WESAD dataset and two larger synthetic datasets, we demonstrate that even short segments of sensor data can achieve perfect re-identification with our Slicing-DTW-Attack. Our attack is independent of training data and computes similarity rankings in about 2 minutes for 10,000 subjects on a single CPU core. These findings highlight that de-identification alone is insufficient to protect privacy. As a defense, we show that adding random noise to the signals significantly reduces re-identification risk while only moderately affecting usability in stress detection tasks, offering a promising approach to balancing privacy and utility.
• Abstract（参考訳）: ウェアラブルは、可用性と高度なセンサーのため、健康データ収集に広く使われており、ストレス検出のようなスマートヘルスアプリケーションを可能にしている。 しかし、個人の健康データに対する敏感さは、重要なプライバシー上の懸念を引き起こす。 プライバシーを保護するために、名前や住所などの直接的な識別子を削除してユーザーを識別することは一般的であるが、データそのものは個人を再識別するために利用することができる。 本稿では、時系列健康データに対する類似性に基づく動的時間ワープ(DTW)再識別攻撃のための新しいフレームワークを提案する。 WESADデータセットと2つの大きな合成データセットを用いて、センサーデータの短いセグメントでさえ、スライシング・DTW-Attackで完全な再識別を達成できることを実証する。 私たちの攻撃はトレーニングデータとは独立しており、1つのCPUコア上で1万の被験者に対して約2分で類似性ランキングを計算します。 これらの発見は、身元特定だけではプライバシーを保護するには不十分であることを示している。 防御策として,信号にランダムノイズを加えることで,ストレス検出タスクのユーザビリティに適度に影響を与えつつも,再識別リスクを著しく低減し,プライバシとユーティリティのバランスをとる上で有望なアプローチを提供することを示す。

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