[論文レビュー] Optimized Secure Position Sharing with Non-trusted Servers

Pavel Skvortsov, Björn Schembera+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 27, 2017

Privacy-Preserving Technologies in Data参考文献 28被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、信頼できない場所サーバーを想定した最適化された安全な位置共有スキームを提案し、サーバーの信頼性に基づいて位置共有を戦略的に配置することでプライバシーを強化するとともに、効率的な更新プロトコルにより通信オーバーヘッドを低減する。このアプローチにより、ベースラインと同等の精度レベルで、メッセージ通信量を最大60%削減し、プライバシーを30–40%向上する。

ABSTRACT

Today, location-based applications and services such as friend finders and geo-social networks are very popular. However, storing private position information on third-party location servers leads to privacy problems. In our previous work, we proposed a position sharing approach for secure management of positions on non-trusted servers, which distributes position shares of limited precision among servers of several providers. In this paper, we propose two novel contributions to improve the original approach. First, we optimize the placement of shares among servers by taking their trustworthiness into account. Second, we optimize the location update protocols to minimize the number of messages between mobile device and location servers.

研究の動機と目的

• 第三者の場所サーバーが侵害されたり信頼できない場合に生じるプライバシーのリスクに対処すること。
• 位置サーバー提供者の間で差のある信頼度を組み込むことで、従来の位置共有スキームを改善すること。
• プライバシーの保証を損なわず、位置更新プロトコルにおける通信オーバーヘッドを最小限に抑えること。
• 低複雑性のアルゴリズムにより、リソース制限のあるモバイルデバイスへの実用的導入を可能とすること。
• クラウドおよびIaaS環境における安全な位置共有のスケーラブルで信頼不要なフレームワークを提供すること。

提案手法

• 本稿では、確率的セキュリティ指標に基づき、信頼性の高いサーバーに多くまたは高精度の共有を割り当てる信頼度に配慮した共有配置アルゴリズムを導入する。
• ユーザーの特定確率を最小限に抑える最適化問題を定式化し、プライバシーおよびシステム制約を満たす。
• 線形時間アルゴリズムを用いて、最小のサーバー数とそれらへの最適な共有配分を決定する。
• 位置更新プロトコルを最適化し、隠蔽領域の交差解析により、冗長な更新を最小限に抑えることでメッセージ通信量を削減する。
• 移動パターンと隠蔽半径に応じて、低オーバーヘッドモードとフル更新モードの間で動的に切り替える。
• 地図の認識と移動相関を統合し、断続的な更新において最大速度攻撃を回避する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 信頼性が異なる信頼できないサーバー間で、プライバシーを最大化するために位置共有をどのように最適に配置できるか？
• RQ2 サーバーの信頼性が、位置共有システムにおけるユーザー再特定確率に与える影響は何か？
• RQ3 プライバシーを損なわず、位置更新プロトコルにおける通信オーバーヘッドをどのように最小化できるか？
• RQ4 隠蔽領域の交差に基づく知的なメッセージスケジューリングにより、更新メッセージ数をどの程度削減できるか？
• RQ5 断続的な更新仮定下で、最大速度攻撃に対してシステムがどの程度の耐性を維持できるか？

主な発見

• 最適化された共有配置により、ベースライン手法と同等のプライバシー水準で、ユーザーの特定確率が30–40%低減される。
• 最適化された更新プロトコルにより、50mの隠蔽半径では最大154メッセージ（全体の63.3%削減）、100mの隠蔽半径では224メッセージ（46.7%削減）の通信量削減が達成される。
• 実際の移動シナリオにおいて、非最適化バージョンと比較して最大60%の通信量削減が達成される。
• 更新間隔が十分に長いため、軌跡推定を防げる限り、システムは最大速度攻撃に対して耐性を維持する。
• 提案されたアルゴリズムは線形時間で実行可能であり、リソース制限のあるモバイルデバイスへの導入に適している。
• 本手法により、信頼できないクラウドおよびIaaS環境でも安全でスケーラブルな位置共有が実現可能であり、信頼できる第三者を必要としない。