テンソル分解を用いた位置情報プライバシーへの攻撃と対策

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2014-10-15
• タイトル: テンソル分解を用いた位置情報プライバシーへの攻撃と対策
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Location Privacy Attacks Using Tensor Factorization and Defenses against the Attacks
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 位置情報プライバシー，マルコフ連鎖，遷移行列，テンソル分解
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 産業技術総合研究所セキュアシステム研究部門
• 著者所属: 産業技術総合研究所セキュアシステム研究部門
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute for Secure Systems (RISEC), National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute for Secure Systems (RISEC), National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
• 著者名: 村上, 隆夫; 渡辺, 創
• 著者名(英): Takao, Murakami; Hajime, Watanabe
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 個人毎に学習したマルコフ連鎖遷移行列を用いて，位置情報プライバシーを暴露する様々な攻撃が提案されている．しかし，個人が過去に公開していた位置情報が少ない場合，遷移行列を学習するためのデータが不足する．本稿ではまず，少量の学習データから遷移行列を頑健に推定するため，個人毎の遷移行列の集合を「テンソル」と見做し，テンソル分解を用いて遷移行列を学習する手法を提案する．次に，公開された位置情報を基に，その後の時刻における位置を予測する攻撃を考え，その対策として曖昧領域サイズを最小化する位置情報の曖昧化手法を提案する．タクシーの移動系列データを用いた評価実験を行い，これらの提案手法の有効性を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recent studies have proposed various attacks against location privacy using a Markov Chain transition matrix for each user. However, when a user has disclosed only a small amount of location information in the past, the training data can be extremely sparse. In this paper, we first address this data sparsity problem by regarding a set of transition matrices as a "tensor'' and adopting tensor factorization. Then we consider an attack which predicts a location after one disclosed location, and propose a region merging method which can minimize the region size as an optimal defense. The experimental results using the dataset of taxi traces show the effectiveness of our proposals.
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2014論文集; 巻 2014, 号 2, p. 1065-1072, 発行日 2014-10-15
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会