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TraceMixer: Privacy-preserving crowd-sensing sans trusted third party

机译：TraceMixer：在没有第三方的情况下保持隐私的人群感应

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Crowd-sensing promises cheap and easy large scale data collection by tapping into the sensing and processing capabilities of smart phone users. However, the vast amount of fine-grained location data collected raises serious privacy concerns among potential contributors. In this paper, we argue that crowd-sensing has unique requirements w.r.t. privacy and data utility which renders existing protection mechanisms infeasible. We hence propose TraceMixer, a novel location privacy protection mechanism tailored to the special requirements in crowd-sensing. TraceMixer builds upon the well-studied concept of mix zones to provide trajectory privacy while achieving high spatial accuracy. First in this line of research, TraceMixer applies secure two-party computation technologies to realize a trustless architecture that does not require participants to share locations with anyone in clear. We evaluate TraceMixer on real-world datasets to show the feasibility of our approach in terms of privacy, utility, and performance. Finally, we demonstrate the applicability of TraceMixer in a real-world crowd-sensing campaign.
机译：人群感应通过利用智能手机用户的感应和处理能力，保证了廉价，简便的大规模数据收集。但是，收集到的大量细粒度的位置数据引起了潜在贡献者之间严重的隐私问题。在本文中，我们认为人群感知对w.r.t.有独特的要求。隐私和数据实用程序，使现有的保护机制不可行。因此，我们提出了TraceMixer，这是一种新颖的位置隐私保护机制，专门针对人群感知中的特殊要求而设计。 TraceMixer建立在经过充分研究的混合区域概念的基础上，可在提供高空间精度的同时提供轨迹私密性。在这方面的研究中，TraceMixer首先应用安全的两方计算技术来实现一种不信任的体系结构，该体系结构不需要参与者与任何人清晰地共享位置。我们在真实的数据集上评估TraceMixer，以显示我们的方法在隐私，实用性和性能方面的可行性。最后，我们演示了TraceMixer在现实世界的人群感知活动中的适用性。

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