運動データに基づく識別

少し前まで、私はネットワークに関する面白い記事に出くわしました-ほぼ95％の保証でモバイルデバイスのユーザーのIDを特定する方法に関する分析レポートで、特定の間隔で4点（実際には基地局）だけが連絡していました時間（1.5〜2時間）。 それの本質は何でしたか...



位置データに基づいたアクセス制御の分野における科学的研究の中で、1年半以上にわたってセルラー通信ネットワークの約150万人の加入者の動きに関するデータの詳細な分析を行ったアメリカと英語の研究者グループ[1]の研究に注目する価値があります。 分析のタスクは、サブスクライバーの移動ルートがどれほど一意であるかを特定することであり、サブスクライバーの特定の時点でのしばらくのデータのみがあれば、それが可能であるかどうかは、彼の性格を正確に特定するのに十分です。 この研究の結果は、4つの時空ポイントのみを知っていれば、95％の確率で人を特定できるという結論に達しました。



研究者が指摘しているように、あらゆる種類の商業組織[1]は、加入者の動きに関するデータに長い間関心を寄せており、あらゆる方法でデータを取得しようとしています[2]。 表4に、ロケーションメソッドとその精度の概要を示します。



表4

ロケーション方法と精度







すでに述べたように、この研究では、15か月にわたる150万人の加入者の動きの観察に関するデータのサンプルを使用し[1]、代表的なサンプルの存在を保証しました。 前述したように、平均すると、各加入者からのデータは平均で6500個のアンテナを介して送信され、電話は加入者によって月平均114回使用されました（通話とSMSメッセージ）。 位置精度は、都市の0.15 km2から農村部の15 km2の範囲でした。



図1は、研究の主な結果を、時空間ポイントの数に対するルートの一意性の依存性のグラフの形式で示しています。 グラフからわかるように、2つの空間的に時間的なポイントで、ルートの一意性（緑の図の列）は約50％のレベルにあります。 サブスクライバーの2つのポイントによる識別はほとんど不可能です。 4つ以上のポイントを選択する場合、ルートの一意性は既に95％以上です。







図1-ルートの一意性の番号への依存

時空間ポイント



経路の一意性の時空間ポイントの数への依存性に加えて、時間と場所のデータに対する測定の精度への依存性も研究しました。 研究結果を図2に示します。特に、図2のダイアグラムA（4時空ポイント）およびD（10時空ポイント）の図は、ルートの一意性が位置データの測定時間間隔とモバイル基地局のセル数に依存することを示しています通信ネットワーク。







図2-ルートの一意性の時間依存性（図B）および

空間（図C）解像度（測定精度）



この作業の一般的な結論は、加入者の移動ルートは非常にユニークであり、彼らの助けを借りて人を特定することが可能であるということです。 したがって、加入者の動きはそれぞれある程度個人データであり、この結論から、個人データの機密性に関して特定の結果があり、特にユーザーの場所に関するデータを保護する問題があります。



ソース：



1. Jakob、EB Context-Aware User Authentication-Pervasive Computingでの近接ベースのログインのサポート/ Jakob E. Bardram、Rasmus E. Kjaer、Michael F. Pedersen、-ベルリン：UbiComp、LNCS2864。 -No.2003。-P. 107-123。

2. Ilyin S. GPSなしのナビゲーション。 IP、GSM / UMTS、Wi-Fi / Stepen Ilyinによる座標の決定方法-ハッカー、2009年。-No. 4-P. 124。