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    擔憂隱私泄漏?微軟亞洲研討院宣布PrivTree項目保你平安

    種別:社會消息宣布人:依致美宣布時光:2017-01-23

    2011年微軟停止的一項查詢拜訪顯示,有94%的用戶以為基于地輿地位的辦事具有價值。然則查詢拜訪中也顯示,52%的人也存眷與應用地輿地位數據相關的隱私成績。我們在生涯中應用GPS、IP地址及Wi-Fi獲得基于地位的辦事,完成及時導航、當地氣象、地輿定位的功效,但在有形當中,它也泄漏了我們的隱私。

    此前數據迷信家Anthony Tockar在東南大學讀研討生時,就采取可公開獲得的地位數據,經由過程穿插參考公共消息與照片,跟蹤位于紐約市的名人。

    隱私成績曾經成了研討界所存眷的核心,南洋理工大學的蕭小奎表現,「如今的盤算才能與公開數據的範圍可使我們更輕易地從數據中辨認對方。」

    日前蕭傳授與微軟亞洲研討院的謝幸博士曾經發明了一種可以減緩隱私成績的一種方法。這類名爲PrivTree的數據操作技術能對地輿地位數據停止預處置,以保證小我隱私。隨後,這些曾經停止過隱私處置的數據可以平安地運用于任何猜測剖析,而不會對隱私形成進一步風險。

    PrivTree的道理是經由過程數學辦法的「隱約」(blurring)對地輿信息停止處置,但堅持全部數據集的整體精確性。以下圖爲例,數據集裏的個別在地圖上出現各自的坐標。

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    接上去,PrivTree經由過程兩個步調對地輿地位信息停止隱約處置。

    地圖分區(Map Partitioning),也就是基于數據點的密度,將圖片朋分成若幹區域。

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    地位擾動(Location Perturbation),即采取統計剖析辦法,個別受擾動計劃隨機被摸除、添加或混洗以包管隱私及統計的精確性。在對每壹個子區域的運用地位擾動後,新的地輿地位數據庫終究構成。

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    這些新數據點遵守與原始數據相似散布,但每壹個個別的真實地位被掩飾了。這些被處置過的數據可以做爲PrivTree的數據釋出。而這個數據集可以或許拓展爲支撐各類地位數據的運用——好比你天天的慢跑道路會上傳到安康運用法式。詳細論文《PrivTree: A Differentially Private Algorithm for Hierarchical Decompositions》曾經被ACM SIGMOD 2016收錄。

    蕭傳授表現,「微軟亞洲研討院在治理海量地輿地位數據上有著豐碩經歷,好比台灣出租車數據等。這些數據可以或許贊助我們開辟測試我們的模子。」他籌劃進一步將PrivTree技術集成到微軟基于地位的辦事裏,爲用戶供給隱私掩護。

    「數據隱私是雲盤算時期所面對的一個癥結挑釁,特別是關於包括大批小我信息的用戶生成的地位數據。我們願望這項協作可以或許爲壹切人樹立一個加倍平安的世界,」謝幸博士表現。

    
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