[논문 리뷰] POSTER: Privacy-preserving Indoor Localization

Jan Henrik Ziegeldorf, Nicolai Viol외 2명|arXiv (Cornell University)|2014. 01. 01.

Indoor and Outdoor Localization Technologies참고 문헌 5인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 사용자와 서비스 제공자 모두의 강력한 프라이버시 보장을 가능하게 하는 WiFi 기반 실내 위치 기반 서비스를 위한 프라이버시 보장 시스템을 제안한다. 보안 양자간 계산(STPC)을 사용하여 은닉 마르코프 모델(HMM)과 비터비 디코더를 적용함으로써, 사용자 위치나 모델 파라미터를 폭 lộ하지 않으면서도 10초 간격의 업데이트 주기로 실내 공간 수준의 정확도를 달성한다.

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.

연구 동기 및 목표

• WiFi 기반 실내 위치 기반 서비스에서 사용자 위치 프라이버시와 제공자 모델 기밀성 간의 갈등을 해결하기 위해.
• 서버가 사용자의 위치에 대해 아무것도 알 수 없고, 사용자가 HMM 파라미터에 대해 아무것도 알 수 없도록 하는 시스템을 설계하기 위해.
• HMM 기반 위치 기반 서비스를 위한 보안 비터비 디코더를 STPC를 사용해 구현하고 평가하기 위해.
• 수용 가능한 계산 및 통신 오버헤드를 감안할 때 실용적인 위치 기반 성능을 달성하기 위해.

제안 방법

• 사용자와 서버의 암호화된 입력을 기반으로 Viterbi 알고리즘을 실행하기 위해 보안 양자간 계산(STPC)을 사용한다.
• 서로 다른 상호작용 없이도 암호문에서 덧셈과 스칼라 곱셈을 수행하기 위해 Paillier 히든 암호화를 적용한다.
• 최대화 문제를 최소화 문제로 전환하고 부동소수점 산술에 의존도를 줄이기 위해 확률을 음의 로그 공간으로 변환한다.
• 적응형 양자간 '작다' 비교 프로토콜과 겹치는 비교-선택 단계를 활용하여 min 및 argmin 연산을 최적화한다.
• 사용자는 RSSI 측정값을 암호화하고, 서버는 블라인드된 HMM 파라미터를 사용하여 모델 기밀성을 유지한다.
• 최종 위치는 암호화된 상태로 전송되며, 사용자는 개인 키를 사용해 이를 복호화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 최신 기술 수준의 HMM 기반 실내 위치 기반 시스템에 STPC를 효과적으로 적용하여 사용자 및 서버의 프라이버시를 모두 보장할 수 있는가?
• RQ2 계산 비용이 높은 비터비 알고리즘을 STPC를 통해 안전하고 효율적으로 실행할 수 있는가?
• RQ3 STPC를 사용할 경우 지연, 통신량, 정확도 측면에서 실용적인 성능 상충 관계는 어떠한가?
• RQ4 프라이버시 보장 위치 기반 서비스가 합리적인 업데이트 주기에서 실내 공간 수준의 정확도를 얼마나 잘 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 시스템은 10초 간격의 위치 업데이트 주기로 실내 공간 수준의 정확도를 달성하여 대부분의 실내 위치 기반 서비스에 실용적이다.
• 160개 상태와 상태당 5개의 이전 상태를 고려할 경우, 한 번의 위치 업데이트에 약 10초가 소요되며, 런타임은 상태 수에 비례하여 약선형적으로 증가한다.
• 통신 오버헤드는 업데이트당 몇 메가바이트 수준이며, 액세스 포인트 수가 증가하더라도 여전히 관리 가능하다.
• 음의 로그 공간 변환을 통해 정수 산술로도 충분한 정밀도를 확보할 수 있어 STPC에서 비용이 많이 드는 부동소수점 연산을 피할 수 있다.
• 반간섭성 적대자에 대비한 보안이 유지되어 사용자 위치는 비밀로 유지되고 HMM 파rameter는 泄露되지 않는다.
• 프로토타입 구현은 실현 가능성을 입증하지만, 특히 min 및 argmin 연산에서 STPC의 계산 비용이 성능을 제한하고 있다.