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

机译：Tracemixer：隐私保留人群传感SANS值得信赖第三方

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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：Crowd-Senveing通过利用智能手机用户的传感和处理能力，承诺便宜且易于大规模的数据收集。然而，收集了大量细粒度的位置数据在潜在贡献者之间提高了严重的隐私问题。在本文中，我们认为人群传感有独特的要求W.R.T.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，这是一种新的位置隐私保护机制，适用于人群传感的特殊要求。 Tracemixer在学习的混合区的概念上建立，以提供轨迹隐私，同时实现高空间精度。首先在这一研究线中，Tracemixer应用了安全的双方计算技术，以实现无数无限的架构，这些架构不需要参与者与任何人分享与任何人的位置。我们评估现实数据集的Tracemixer，以在隐私，实用程序和性能方面展示我们的方法的可行性。最后，我们展示了Tracemixer在真实世界中传感运动中的适用性。

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