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Behavioral Tendency Obfuscation Framework for Personalization Services

机译：个性化服务的行为倾向混淆框架

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Web service providers collect user behaviors, such as purchases or locations, and use this information to provide personalized content. While no provider can collect behavioral information across different service providers, the behaviors for all service providers are accumulated in a user's terminal. If a provider could analyze these behaviors stored in the terminal, it could provide more valuable services to the user. There is a problem, however, in that sensitive user information would be revealed when the provider obtained behaviors related to other services. This sensitive information consists of the user's behaviors and characteristic tendencies analyzed from the collected information. In this paper, we propose a model for preserving privacy, called p-tendency certainty, which considers breaches of privacy from collected information. We also propose a behavioral tendency obfuscation framework, which sends dummy queries to service providers in order to satisfy p-tendency certainty. Experimental results show that the proposed framework can satisfy p-tendency certainty with a few number of dummy queries and create dummies within 1 msec, thus the proposed framework is applicable to real services.
机译：Web服务提供商收集诸如购买或位置之类的用户行为，并使用此信息提供个性化内容。尽管没有提供者可以跨不同服务提供者收集行为信息，但是所有服务提供者的行为都累积在用户终端中。如果提供者可以分析存储在终端中的这些行为，则可以为用户提供更有价值的服务。但是，存在一个问题，当提供者获得与其他服务有关的行为时，敏感的用户信息将被显示出来。此敏感信息包括从收集的信息中分析出的用户行为和特征趋势。在本文中，我们提出了一种保护隐私的模型，称为p-趋势确定性，该模型考虑了从收集到的信息中侵犯隐私的行为。我们还提出了一种行为趋势混淆框架，该框架将虚拟查询发送给服务提供商，以满足p-趋势确定性。实验结果表明，该框架可以满足少数虚拟查询的p趋势确定性，并且可以在1毫秒内创建虚拟实体，因此该框架适用于实际服务。

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