論文の概要: A Framework for Managing Multifaceted Privacy Leakage While Optimizing Utility in Continuous LBS Interactions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13407v1
- Date: Sat, 20 Apr 2024 15:20:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 19:10:11.621894
- Title: A Framework for Managing Multifaceted Privacy Leakage While Optimizing Utility in Continuous LBS Interactions
- Title（参考訳）: 連続LBSインタラクションにおけるユーザビリティを最適化した多面的プライバシリーク管理フレームワーク
- Authors: Anis Bkakria, Reda Yaich,
- Abstract要約: 我々は,LBSにおけるプライバシー漏洩の理解と管理の促進を目的とした,新しいコントリビューションをいくつか提示する。
私たちのコントリビューションは、位置情報ベースのインタラクションのさまざまな側面にわたるプライバシー上の懸念を分析するための、より包括的なフレームワークを提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Privacy in Location-Based Services (LBS) has become a paramount concern with the ubiquity of mobile devices and the increasing integration of location data into various applications. In this paper, we present several novel contributions aimed at advancing the understanding and management of privacy leakage in LBS. Our contributions provides a more comprehensive framework for analyzing privacy concerns across different facets of location-based interactions. Specifically, we introduce $(\epsilon, \delta)$-location privacy, $(\epsilon, \delta, \theta)$-trajectory privacy, and $(\epsilon, \delta, \theta)$-POI privacy, which offer refined mechanisms for quantifying privacy risks associated with location, trajectory, and points of interest when continuously interacting with LBS. Furthermore, we establish fundamental connections between these privacy notions, facilitating a holistic approach to privacy preservation in LBS. Additionally, we present a lower bound analysis to evaluate the utility of the proposed privacy-preserving mechanisms, offering insights into the trade-offs between privacy protection and data utility. Finally, we instantiate our framework with the Plannar Isotopic Mechanism to demonstrate its practical applicability while ensuring optimal utility and quantifying privacy leakages across various dimensions. The conducted evaluations provide a comprehensive insight into the efficacy of our framework in capturing privacy loss on location, trajectory, and Points of Interest (POI) while facilitating quantification of the ensured accuracy.
- Abstract（参考訳）: 位置情報ベースのサービス(LBS)のプライバシは、モバイルデバイスの普及と、さまざまなアプリケーションへの位置情報の統合の増大において、最重要課題となっている。
本稿では,LBSにおけるプライバシー漏洩の理解と管理の促進を目的とした,新たなコントリビューションについて述べる。
私たちのコントリビューションは、位置情報ベースのインタラクションのさまざまな側面にわたるプライバシー上の懸念を分析するための、より包括的なフレームワークを提供します。
具体的には、(\epsilon, \delta)$-location privacy, $(\epsilon, \delta, \theta)$-trajectory privacy, $(\epsilon, \delta, \theta)$-POI privacyを紹介します。
さらに、これらのプライバシー概念の基本的な関係を確立し、LBSにおけるプライバシー保護の全体的アプローチを促進する。
さらに,提案するプライバシー保護機構の有用性を評価するために,プライバシー保護とデータユーティリティのトレードオフに関する知見を提供する。
最後に,本フレームワークをPlannarアイソトピック機構でインスタンス化し,その実用性を実証し,有効性を確保し,各種次元にわたるプライバシー漏洩を定量化する。
提案した評価は, 精度の定量化を図りつつ, 位置情報, トラジェクトリ, 関心点(POI)のプライバシー損失を捉える上で, フレームワークの有効性を総合的に把握するものである。
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