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    担心隐私泄漏?微软亚洲研究院发布PrivTree项目保你安全

    种别:社会新闻发布人:联迪发布时间:2017-01⑵3

    2011年微软进行的1项调查显示,有94%的用户认为基于地理位置的服务具有价值。但是调查中也显示,52%的人也关注与使用地理位置数据相关的隐私问题。我们在生活中使用GPS、IP地址及Wi-Fi获得基于位置的服务,实现实时导航、本地天气、地理定位的功能,但在无形当中,它也泄漏了我们的隐私。

    此前数据科学家Anthony Tockar在西北京大学学读研究生时,就采取可公然获得的位置数据,通过交叉参考公共新闻与照片,跟踪位于纽约市的名人。

    隐私问题已成了研究界所关注的焦点,南洋理工大学的萧小奎表示,「现在的计算能力与公然数据的范围可使我们更容易地从数据中辨认对方。」

    日前萧教授与微软亚洲研究院的谢幸博士已发现了1种可以减缓隐私问题的1种方式。这类名为PrivTree的数据操作技术能对地理位置数据进行预处理,以保障个人隐私。随后,这些已进行过隐私处理的数据可以安全地利用于任何预测分析,而不会对隐私造成进1步风险。

    PrivTree的原理是通过数学方法的「模糊」(blurring)对地理信息进行处理,但保持全部数据集的整体准确性。以下图为例,数据集里的个体在地图上显现各自的坐标。

    担心隐私泄漏?微软亚洲研究院发布PrivTree项目保你安全

    接下来,PrivTree通过两个步骤对地理位置信息进行模糊处理。

    地图分区(Map Partitioning),也就是基于数据点的密度,将图片分割成若干区域。

    担心隐私泄漏?微软亚洲研究院发布PrivTree项目保你安全

    位置扰动(Location Perturbation),即采取统计分析方法,个体受扰动方案随机被摸除、添加或混洗以保证隐私及统计的准确性。在对每一个子区域的利用位置扰动后,新的地理位置数据库终究构成。

    担心隐私泄漏?微软亚洲研究院发布PrivTree项目保你安全

    这些新数据点遵守与原始数据类似散布,但每一个个体的真实位置被掩盖了。这些被处理过的数据可以做为PrivTree的数据释出。而这个数据集能够拓展为支持各类位置数据的利用——比如你每天的慢跑线路会上传到健康利用程序。具体论文《PrivTree: A Differentially Private Algorithm for Hierarchical Decompositions》已被ACM SIGMOD 2016收录。

    萧教授表示,「微软亚洲研究院在管理海量地理位置数据上有着丰富经验,比如北京出租车数据等。这些数据能够帮助我们开发测试我们的模型。」他计划进1步将PrivTree技术集成到微软基于位置的服务里,为用户提供隐私保护。

    「数据隐私是云计算时期所面临的1个关键挑战,特别是对包括大量个人信息的用户生成的位置数据。我们希望这项合作能够为所有人建立1个更加安全的世界,」谢幸博士表示。