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Trajectory-aware privacy-preserving method with local differential privacy in crowdsourcing

众包 计算机科学 差别隐私 隐私保护 弹道 隐私软件 互联网隐私 计算机安全 信息隐私 数据挖掘 万维网 天文 物理
作者
Yingcong Hong,Junyi Li,Ya-ping Lin,Hu Qiao,Xiehua Li
出处
期刊:EURASIP journal on information security [Springer Nature]
卷期号:2024 (1)
标识
DOI:10.1186/s13635-024-00177-0
摘要

In spatial crowdsourcing services, the trajectories of the workers are sent to a central server to provide more personalized services. However, for the honest-but-curious servers, it also poses a challenge in terms of potential privacy leakage of the workers. Local differential privacy (LDP) is currently the latest technique to protect data privacy. However, most of LDP-based schemes have limitations in providing good utility due to extensive noise in perturbing trajectories. In this work, to balance the privacy and utility, we propose a novel pattern-aware privacy protection method called trajectory-aware privacy-preserving with local differential privacy (TALDP). The key idea is that, rather than applying the same degree of perturbation to all location points, we employ adaptive privacy budget allocation, assigning varied privacy budgets to individual location points, thereby mitigating the perturbation's impact and enhancing overall utility. Meanwhile, to ensure the privacy, we give the different perturbing points to different privacy budgets according to their important degree for the patterns of the trajectories. In particular, we use Karman filter method to select the important location points and decide their privacy budgets. We conduct extensive experiments on three real datasets. The results show that our approach improves the utility over many other current methods while still provide good the privacy protection.
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