論文の概要: Scalable Optimization for Locally Relevant Geo-Location Privacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13725v2
- Date: Fri, 30 Aug 2024 03:44:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-02 17:48:46.454688
- Title: Scalable Optimization for Locally Relevant Geo-Location Privacy
- Title(参考訳): 局所的位置情報プライバシーのためのスケーラブルな最適化
- Authors: Chenxi Qiu, Ruiyao Liu, Primal Pappachan, Anna Squicciarini, Xinpeng Xie,
- Abstract要約: 位置プライバシー保護機構(LPPM)としての地球難読化機能
この技術は,サーバ側データ漏洩時のユーザの位置情報のプライバシを保護する。
そこで我々は, LP を用いたジオ・オブファシケーションのための新しい LPPM である Locally Relevant Geo-obfuscation (LR-Geo) を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.8725443025607187
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Geo-obfuscation functions as a location privacy protection mechanism (LPPM), enabling mobile users to share obfuscated locations with servers instead of their exact locations. This technique protects users' location privacy during server-side data breaches since the obfuscation process is irreversible. To minimize the utility loss caused by data obfuscation, linear programming (LP) is widely used. However, LP can face a polynomial explosion in decision variables, making it impractical for large-scale geo-obfuscation applications. In this paper, we propose a new LPPM called Locally Relevant Geo-obfuscation (LR-Geo) to optimize geo-obfuscation using LP more efficiently. This is accomplished by restricting the geo-obfuscation calculations for each user to locally relevant (LR) locations near the user's actual location. To prevent LR locations from inadvertently revealing a user's true whereabouts, users compute the LP coefficients locally and upload only these coefficients to the server, rather than the LR locations themselves. The server then solves the LP problem using the provided coefficients. Additionally, we enhance the LP framework with an exponential obfuscation mechanism to ensure that the obfuscation distribution is indistinguishable across multiple users. By leveraging the constraint structure of the LP formulation, we apply Benders' decomposition to further boost computational efficiency. Our theoretical analysis confirms that, even though geo-obfuscation is calculated independently for each user, it still adheres to geo-indistinguishability constraints across multiple users with high probability. Finally, experimental results using a real-world dataset demonstrate that LR-Geo outperforms existing geo-obfuscation methods in terms of computational time, data utility, and privacy protection.
- Abstract(参考訳): 地理的難読化機能は位置プライバシー保護機構(LPPM)として機能し、モバイルユーザーは正確な位置ではなく、難読化された場所をサーバと共有することができる。
この技術は、難読化処理が不可逆であるため、サーバ側のデータ漏洩時にユーザの位置情報のプライバシを保護する。
データ難読化によるユーティリティ損失を最小限に抑えるため、線形プログラミング(LP)が広く使われている。
しかし、LPは決定変数の多項式爆発に直面するため、大規模な地球難読化には実用的ではない。
本稿では, 局所関連地球難読化 (LR-Geo) と呼ばれる新しいLPPMを提案する。
これは、各ユーザの地理的難読化計算を、ユーザの実際の位置に近い局所的関連(LR)ロケーションに制限することで達成される。
LR位置がユーザの真の位置を不注意に明らかにすることを防止するため、ユーザはローカルでLP係数を計算し、LR位置自体ではなく、これらの係数のみをサーバにアップロードする。
次に、サーバは、供給された係数を用いてLP問題を解く。
さらに,指数的難読化機構によりLPフレームワークを強化し,複数のユーザ間で難読化分布が識別不能であることを保証する。
LP定式化の制約構造を利用して,Bendersの分解を適用し,計算効率をさらに向上する。
理論的解析により, 地理的難読化は各ユーザごとに独立に計算されているものの, 高い確率で複数のユーザ間での地理的不識別性制約に固執していることが確認された。
最後に、実世界のデータセットを用いた実験結果から、LR-Geoは計算時間、データユーティリティ、プライバシ保護の点で、既存の測地難読化手法よりも優れていることが示された。
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