担心隐私泄露?微软亚洲研究院发布PrivTree项目保你安全

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2011年微软进行的一项调查显示,有94%的用户认为基于地理位置的服务具有价值。有并且调查中也显示,52%的人也关注与使用地理位置数据有关的隐私大大问题 。亲戚亲戚朋友儿在生活中使用GPS、IP地址及Wi-Fi获取基于位置的服务,实现实时导航、本地天气、地理定位的功能,但在无形之中,它也泄露了亲戚亲戚朋友儿的隐私。

此前数据科学家Anthony Tockar在西北大学读研究生时,就采用可公开获取的位置数据,通过交叉参考公共新闻与照片,跟踪指在纽约市的名人。

隐私大大问题 肯能成为了研究界所关注的焦点,南洋理工大学的萧小奎表示,「现在的计算能力与公开数据的规模可不前要使亲戚亲戚朋友儿更容易地从数据中识别对方。」

日前萧教授与微软亚洲研究院的谢幸博士肯能发现了例如可不前要缓解隐私大大问题 的例如法子。例如名为PrivTree的数据操作技术能对地理位置数据进行预外理,以保障每所其他同学隐私。并且 ,哪几个肯能进行过隐私外理的数据可不前要安全地应用于任何预测分析,而都可以 对隐私造成进一步风险。

PrivTree的原理是通过数学法子的「模糊」(blurring)对地理信息进行外理,但保持整个数据集的总体准确性。以下图为例,数据集里的个体在地图上呈现每所其他同学的坐标。

接下来,PrivTree通过另有有2个步骤对地理位置信息进行模糊外理。

地图分区(Map Partitioning),也只是基于数据点的密度,将图片分割成若干区域。

位置扰动(Location Perturbation),即采用统计分析法子,个体受扰动方案随机被摸除、加带或混洗以保证隐私及统计的准确性。在对每个子区域的应用位置扰动后,新的地理位置数据库最终形成。

哪几个新数据点遵循与原始数据例如分布,但每个个体的真实位置被掩盖了。哪几个被外理过的数据可不前要做为PrivTree的数据释出。而例如数据集都可以 还都可以 拓展为支持各类位置数据的应用——比如你每天的慢跑路线会上传到健康应用线程。具体论文《PrivTree: A Differentially Private Algorithm for Hierarchical Decompositions》肯能被ACM SIGMOD 2016收录。

萧教授表示,「微软亚洲研究院在管理海量地理位置数据上有着丰厚经验,比如北京出租车数据等。哪几个数据都可以 还都可以 帮助亲戚亲戚朋友儿开发测试亲戚亲戚朋友儿的模型。」他计划进一步将PrivTree技术集成到微软基于位置的服务里,为用户提供隐私保护。

「数据隐私是云计算时代所面临的另有有2个关键挑战,尤其是对于蕴含几滴 每所其他同学信息的用户生成的位置数据。亲戚亲戚朋友儿希望这项合作者者都可以 还都可以 为每所其他同学建立另有有2个更加安全的世界,」谢幸博士表示。

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