[論文レビュー] POSTER: Privacy-preserving Indoor Localization

Jan Henrik Ziegeldorf, Nicolai Viol+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2014

Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 5被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、プライバシーを守る室内位置特定システムを提案する。このシステムは、安全な二_party計算（STPC）を用いて、ユーザーおよびサービスプロバイダーの両方のプライバシーを強固に保証するWiFiベースの位置特定を可能にする。隠れマルコフモデル（HMM）とビタビデコーダをSTPCに適用することで、ユーザーの位置やモデルパラメータを露呈せずに、10秒ごとの更新頻度で部屋レベルの精度を達成する。

ABSTRACT

Upcoming WiFi-based localization systems for indoor environments face a conflict of privacy interests: Server-side localization violates location privacy of the users, while localization on the user's device forces the localization provider to disclose the details of the system, e.g., sophisticated classification models. We show how Secure Two-Party Computation can be used to reconcile privacy interests in a state-of-the-art localization system. Our approach provides strong privacy guarantees for all involved parties, while achieving room-level localization accuracy at reasonable overheads.

研究の動機と目的

• WiFiベースの室内位置特定におけるユーザーの位置プライバシーとプロバイダーのモデル機密性の両立を解決すること。
• サーバーがユーザーの位置について何も学習せず、ユーザーがHMMパラメータについて何も学習しないシステムを設計すること。
• HMMベースの位置特定に適した安全なビタビデコーダをSTPCを用いて実装・評価すること。
• 許容可能な計算および通信のオーバーヘッドで実用的な位置特定性能を達成すること。

提案手法

• ユーザーとサーバーの両方が暗号化された入力を用いて、STPCを用いてビタビアルゴリズムを計算する。
• Paillierの同型暗号を用いて、相互作用なしに暗号化されたデータ上で加算およびスカラ乗算を実行する。
• 確率値を負の対数空間に変換することで、最大化問題を最小化問題に変換し、浮動小数点演算への依存度を低減する。
• 最小値およびargmin演算を、適応した二_party比較プロトコルと重ね合わせた比較・選択ステップを用いて最適化する。
• ユーザーがRSSI測定値を暗号化し、サーバーがマスキングされたHMMパラメータを用いて処理することで、モデルの機密性を保持する。
• 最終的な位置情報は暗号化され、ユーザーに送信され、ユーザーの秘密鍵を用いて復号される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 STPCは、最新のHMMベースの室内位置特定システムに効果的に適用可能であり、ユーザーおよびサーバーの両方のプライバシーを保護できるか？
• RQ2 計算コストの高いビタビアルゴリズムを、STPCを用いて安全かつ効率的に実行する方法は何か？
• RQ3 STPCを用いた位置特定において、遅延、通信量、精度という観点での実用的性能のトレードオフはどのようなものか？
• RQ4 プライバシー保護型位置特定は、妥当な更新頻度で部屋レベルの精度に到達できるか、その範囲はどの程度か？

主な発見

• 10秒ごとの更新頻度で部屋レベルの位置特定精度を達成しており、これは大多数の室内位置ベースサービスにとって実用的である。
• 160の状態と1状態あたり5つの先行状態を有する1回の位置特定更新には約10秒の実行時間がかかる。実行時間は状態数にほぼ線形に増加する。
• 通信オーバーヘッドは1回の更新あたり数MB程度であり、アクセスポイントの増加に対しても管理可能である。
• 負の対数空間変換により、整数演算で十分な精度を確保でき、STPCにおける高コストな浮動小数点演算を回避できる。
• セミ悪意のある攻撃者に対してもセキュリティが保たれ、ユーザーの位置情報が漏洩せず、HMMパラメータも漏洩しない。
• プロトタイプ実装により実現可能性が示されたが、特にminおよびargmin演算においてSTPCの計算コストが性能を制限している。