DySan: Dynamically Sanitizing Motion Sensor Data Against Sensitive Inferences through Adversarial Networks
Notice bibliographique
Résumé
With the widespread development of the quantified-self movement, an increasing number of users rely on mobile applications to monitor their physical activity through their smartphones. However, granting applications a direct access to sensor data exposes users to privacy risks. In particular, motion sensor data are usually transmitted to analytics applications hosted in the cloud, which leverages on machine learning models to provide feedback on their activity status to users. In this setting, nothing prevents the service provider to infer private and sensitive information about a user such as health or demographic attributes. To address this issue, we propose DySan, a privacy-preserving framework to sanitize motion sensor data against unwanted sensitive inferences (i.e., improving privacy) while limiting the loss of accuracy on the physical activity monitoring (i.e., maintaining data utility). Our approach is inspired from the framework of Generative Adversarial Networks to sanitize the sensor data for the purpose of ensuring a good trade-off between utility and privacy. More precisely, by learning in a competitive manner several networks, DySan is able to build models that sanitize motion data against inferences on a specified sensitive attribute (e.g., gender) while maintaining an accurate activity recognition. DySan builds various sanitizing models, characterized by different sets of hyperparameters in the global loss function, to propose a transfer learning scheme over time by dynamically selecting the model which provides the best utility and privacy trade-off according to the incoming data. Experiments conducted on real datasets demonstrate that DySan can drastically limit the gender inference up to 41% (from 98% with raw data to 57% with sanitized data) while only reducing the accuracy of activity recognition by 3% (from 95% with raw data to 92% with sanitized data).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».