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De-anonymization attack on geolocated datasets
S.GAMBS, M.O.KILLIJIAN, M.NUNEZ DEL PRADO
IRISA, TSF
Rapport LAAS N°12409, Juillet 2012, 12p.
Lien : http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00718763
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Abstract
With the advent of GPS-equipped devices, more and more geolocated datasets are being collected everyday, thus raising the issue of the privacy risks incurred by the individuals whose movements are recorded. In this work, we focus on a specific inference attack called the de-anonymization attack, by which an adversary tries to infer the identity of a particular individual behind a mobility trace. More specifically, we propose an implementation based on a mobility model called Mobility Markov Chain (MMC). A MMC is built out from the mobility traces observed during the training phase and is used to perform the attack during the testing phase. We design distance metrics between MMCs and combine these distances to build de-anonymizers that can re-identify users in an anonymous dataset. Moreover, experimentations conducted on real datasets show that the attack is efficient in terms of accuracy and resilient to sanitization mechanisms.
Campagne de collecte de données et vie privée
N.HADERER, M.NUNEZ DEL PRADO, R.ROUVOY, M.O.KILLIJIAN, M.ROY
LIFL, TSF
Manifestation avec acte : GDR GPL'12, Renne (France), 20-22 Juin 2012, 2p. , N° 12339
Lien : http://hal.inria.fr/hal-00711609
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Résumé
Les communautés scientifiques ont souvent recours à la simulation dans le but de valider leurs théories. Cependant, la pertinence des résultats obtenus est fortement dépendante de la qualité des traces générées par les simulateurs. Ce phénomène est particulièrement vrai lorsque l'on considère les traces de mobilité humaine qui sont difficilement prévisibles. Dans ce contexte, la popularité des nouvelles générations de smartphones, équipés d'une grande variété de capteurs (GPS, bluetooth, accéléromètre, etc.), offre de nouvelles perspectives pour la collecte de données réalistes au sein d'une population. Cependant, la nature sensible, du point de vue de la vie privée, des informations collectées représente un des principaux obstacles aux déploiement généralisé d'une application de collecte de données et à son adoption auprès des utilisateurs. C'est pourquoi nous présentons UBILAB , une nouvelle plate-forme permettant aux scientifiques de mettre en place facilement des campagnes de collecte de données et d'inférer automatiquement différentes attaques sur les données partagées par les utilisateurs mobiles afin de les avertir d'un risque potentiel d'atteinte à leurs informations privées.
Next place prediction using mobility Markov chains
S.GAMBS, M.O.KILLIJIAN, M.NUNEZ DEL PRADO
IRISA, TSF
Manifestation avec acte : Eurosys 2012 Workshop on Measurement Privacy and Mobility (MPM 2012), Bern (Suisse), 10 Avril 2012, 6p. , N° 12539
Non disponible
128186Towards temporal mobility markov chains
S.GAMBS, M.O.KILLIJIAN, M.NUNEZ DEL PRADO
IRISA, TSF
Manifestation avec acte : International Workshop on Dynamicity (DYNAM 2011), Toulouse (France), 12 Décembre 2011, 2p. , N° 11837
Lien : http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00675544
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Abstract
In this paper, we define a type of mobility model that we coin as temporal Mobility Markov Chain (tMMC), which can represent in a compact yet precise way the mobility behaviour of an individual. In short, a tMMC is a timed and probabilistic automaton in which states represent points of interest (POIs) of an individual and transitions between states corresponds to a movement from one POI to another one. The automaton is probabilistic in the sense that a transition between POIs is non deterministic but rather that there is a probability distribution over the transitions that corresponds to the probability of moving from one POI to another (edges are directed).
Show me how you move and I will tell you who you are
S.GAMBS, M.O.KILLIJIAN, M.NUNEZ DEL PRADO
IRISA, TSF
Revue Scientifique : Transactions on Data Privacy, Vol.4, N°2, pp.103-126, Août 2011 , N° 11461
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125194Show me how you move and I will tell you who you are
S.GAMBS, M.O.KILLIJIAN, M.NUNEZ DEL PRADO
IRISA, TSF
Manifestation avec acte : ACM SIGSPATIAL International Workshop on Security and Privacy in GIS and LBS (SPRINGL 2010), San Jose (USA), 2 Novembre 2010, 6p. , N° 10566
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123823GEPETO: a GEoPrivacy-Enhancing TOlkit
S.GAMBS, M.O.KILLIJIAN, M.NUNEZ DEL PRADO
TSF
Manifestation avec acte : International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA 2010), Perth (Australie), 20-23 Avril 2010, pp.1071-1076 , N° 10350
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