論文の概要: Privacy risk in GeoData: A survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03612v2
• Date: Fri, 13 Sep 2024 03:16:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-16 23:37:02.481909
• Title: Privacy risk in GeoData: A survey
• Title（参考訳）: GeoDataのプライバシーリスクに関する調査
• Authors: Mahrokh Abdollahi Lorestani, Thilina Ranbaduge, Thierry Rakotoarivelo,
• Abstract要約: 我々は、地理データにおける個人のプライバシーを保護するために提案された異なるジオマスキング手法を分析した。 本稿では,これらの手法を様々な次元にわたって特徴付ける分類法を提案する。 提案した分類学は,データカストディアンの実践的資源として機能し,既存のプライバシーメカニズムの広範囲をナビゲートする手段を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7228963206288967
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the ubiquitous use of location-based services, large-scale individual-level location data has been widely collected through location-awareness devices. The widespread exposure of such location data poses significant privacy risks to users, as it can lead to re-identification, the inference of sensitive information, and even physical threats. In this survey, we analyse different geomasking techniques proposed to protect individuals' privacy in geodata. We propose a taxonomy to characterise these techniques across various dimensions. We then highlight the shortcomings of current techniques and discuss avenues for future research. Our proposed taxonomy serves as a practical resource for data custodians, offering them a means to navigate the extensive array of existing privacy mechanisms and to identify those that align most effectively with their specific requirements.
• Abstract（参考訳）: ユビキタスな位置情報サービスの利用により、大規模個人レベルの位置情報は位置情報認識デバイスを通じて広く収集されている。 このような位置情報が広く暴露されることは、ユーザーにとって重大なプライバシー上のリスクを生じさせ、再識別や機密情報の推測、さらには物理的な脅威につながる可能性がある。 本研究では,地理データにおける個人のプライバシーを守るために提案された異なるジオマスキング手法を分析した。 本稿では,これらの手法を様々な次元にわたって特徴付ける分類法を提案する。 次に、現在の技術の欠点を強調し、今後の研究の道筋について論じる。 提案した分類学は、データカストディアンの実践的な資源として機能し、既存のプライバシーメカニズムの広範囲をナビゲートし、それらの要求に最も効果的に一致するものを特定する手段を提供する。

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