Privacy Preserving Location based Services Through K-Anonymized Vehicular Social Network
Notice bibliographique
Résumé
Location-based services (LBS) are the services that are used through users' mobile devices and provide them the information regarding nearby restaurants, hospitals, gas stations, shopping malls, cinema (to name a few). While using LBS, a user needs to provide his/her location coordinates (geo-coordinates) to the LBS server. The revelation of a user's location may seriously jeopardize his/her privacy. A common solution to this problem is the use of an intermediate anonymizer server that obfuscate the real location of a user among k other users. However, in this scenario, the anonymizer server must be a trusted and therefore, inherits the trust related issue and may also become a single point of failure. Moreover, if anonymizer compromises then the privacy of all the users is compromised. A vehicular adhoc network (VSN) is a subset of a mobile adhoc network (MANET) with some unique characteristics such as rapid speed of nodes (vehicles) that quickly change topologies. A vehicular social network is a combination of VANET and online social network. A VSN is formed by likeminded drivers/passengers or by common location. Like mobile nodes, the vehicles also utilize LBS services. However, an anonymizer cannot be used in this scenario because it needs to be updated with current locations of vehicles and therefore, jeopardizes the privacy of vehicles. A VSN can significantly help in this scenario. This research proposes a distributed k-anonymity based scheme that considers the social ties between the users of VSN and enable vehicles to use LBS in a privacy preserving manner. The proposed scheme uses a trusted authority (TA) such as a government law enforcement agency, that registers vehicles. However, the TA does not know what services are requested by a vehicle. On the other hand, the LBS server does not know which vehicle is requesting the service. In the end, the computational and communication overhead of the scheme is presented. The low computational overhead of TA, LBS server and vehicles shows that LBS can serve several vehicles in a very short time. Similarly, the TA can register and provide pseudo-identities to a number of vehicles without any significant delays.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».