論文の概要: Linkage Attacks Expose Identity Risks in Public ECG Data Sharing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15850v1
• Date: Wed, 20 Aug 2025 05:52:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.119856
• Title: Linkage Attacks Expose Identity Risks in Public ECG Data Sharing
• Title（参考訳）: リンク攻撃は公共ECGデータ共有におけるアイデンティティリスクを露呈する
• Authors: Ziyu Wang, Elahe Khatibi, Farshad Firouzi, Sanaz Rahimi Mousavi, Krishnendu Chakrabarty, Amir M. Rahmani,
• Abstract要約: 攻撃者が部分的知識で操作する現実的な条件下でのプライバシーリスクを評価する。 提案手法は,個人を公開データセットで再同定する際の精度を85%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.452543616855779
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing availability of publicly shared electrocardiogram (ECG) data raises critical privacy concerns, as its biometric properties make individuals vulnerable to linkage attacks. Unlike prior studies that assume idealized adversarial capabilities, we evaluate ECG privacy risks under realistic conditions where attackers operate with partial knowledge. Using data from 109 participants across diverse real-world datasets, our approach achieves 85% accuracy in re-identifying individuals in public datasets while maintaining a 14.2% overall misclassification rate at an optimal confidence threshold, with 15.6% of unknown individuals misclassified as known and 12.8% of known individuals misclassified as unknown. These results highlight the inadequacy of simple anonymization techniques in preventing re-identification, demonstrating that even limited adversarial knowledge enables effective identity linkage. Our findings underscore the urgent need for privacy-preserving strategies, such as differential privacy, access control, and encrypted computation, to mitigate re-identification risks while ensuring the utility of shared biosignal data in healthcare applications.
• Abstract（参考訳）: 公的な共有心電図(ECG)データの利用が増加すると、その生体特性が個人をリンケージ攻撃に脆弱にするため、重要なプライバシー上の懸念が生じる。 理想的な敵の能力を想定した従来の研究とは異なり、攻撃者が部分的知識で操作する現実的な条件下では、ECGのプライバシーリスクを評価する。 さまざまな実世界のデータセットにまたがる109人の参加者のデータを用いて、我々のアプローチはパブリックデータセットの個人を再識別する際の85%の精度を達成し、14.2%の総合的誤分類率を最適な信頼閾値で維持し、未知の個人のうち15.6%が既知のものと誤分類し、12.8%が未知と誤分類した。 これらの結果から, 単純な匿名化手法による再識別の防止が不十分であること, 敵対的知識の制限さえ, 効果的な同一性結合を可能にすることを示した。 本研究は、医療アプリケーションにおける共有生体信号データの有用性を確保しつつ、再識別リスクを軽減するために、差分プライバシー、アクセス制御、暗号化計算などのプライバシー保護戦略を緊急に必要としていることを明らかにするものである。

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