Data anonymity and truthfulness
Authors: Πουλής Γεώργιος 
Published: August 2021

Σήμερα, η καθολική υιοθέτηση της τεχνολογίας, παρέχει στους χρήστες τη δυνατότητα να διαμοιράζουν πολλές πτυχές της ζωής τους. Τα κοινωνικά δίκτυα, τα έξυπνα τηλέφωνα (smartphones) με ενσωματωμένο GPS και οι φορητοί βιομετρικοί αισθητήρες αποτελούν μόνο μερικά παραδείγματα τεχνολογιών καταγραφής δεδομένων. Παρά το γεγονός ότι τα ονόματα των χρηστών αφαιρούνται πριν από τη δημοσίευση των δεδομένων, τα δημοσιευμένα δεδομένα μπορούν να οδηγήσουν σε παραβιάσεις της ιδιωτικότητάς τους. Για παράδειγμα, η ταυτότητα ενός ατόμου, η διεύθυνση κατοικίας του, τα οικονομικά του στοιχεία ή ακόμα και το ιατρικό ιστορικό μπορούν να προσδιοριστούν. Από την άλλη πλευρά, τα δεδομένα αυτά είναι εξαιρετικά χρήσιμα σε διάφορες μελέτες, όπως δημογραφικές μελέτες, μελέτες ανάλυσης της ανθρώπινης συμπεριφοράς καθώς και ιατρικές μελέτες. Έτσι, η μετατροπή αυτών των δεδομένων για την προστασία των χρηστών, κατά τρόπο ώστε τα δεδομένα να παραμένουν χρήσιμα στους ερευνητές, είναι ζωτικής σημασίας. Αρκετές μέθοδοι ανωνυμίας έχουν προταθεί για την προστασία των δεδομένων, όπως η k-anonymity, η l-diversity, k^m-anonymity και η differential privacy. Αυτές οι μέθοδοι μπορούν να εφαρμοστούν είτε σε σχεσιακά δεδομένα (π.χ., δεδομένα που περιλαμβάνουν τα δημογραφικά στοιχεία) ή σε δεδομένα συναλλαγών (π.χ., σύνολα δεδομένων που περιλαμβάνουν όλα τα αντικείμενα που αγόρασε ή οι τοποθεσίες που επισκεύθηκε κάποιο άτομο). Καθώς η ανωνυμία σε σχεσιακά δεδομένα έχει μελετηθεί ευρέως, εστιάζουμε την έρευνά μας σε μεθόδους που αφορούν δεδομένα συναλλαγών, με έμφαση στα γεωχωρικά δεδομένα. Επίσης εισαγάγουμε την έννοια των RT-συνόλων δεδομένων, τα οποία είναι σύνολα δεδομένων που περιέχουν και σχεσιακά δεδομένα καθώς και δεδομένα συναλλαγών (π.χ., δημογραφικά στοιχεία και διαγνώσεις ασθενών). Σε σύνολα δεδομένων τροχιών, προτείνουμε διάφορες μεθόδους για να επιτευχθεί η ανωνυμία και να ελαχιστοποιηθεί η απώλεια της χρησιμότητας των δεδομένων μετά την ανωνυμοποίηση τους. Αρχικά, παρουσιάζουμε μια προσέγγιση η οποία υιοθετεί την μέθοδο k^m-anonymity σε δεδομένα τροχιών, χρησιμοποιώντας γενίκευση με βάση την απόσταση. Επίσης αναπτύσσουμε έναν αποτελεσματικό και αποδοτικό αλγόριθμο ανωνυμίας, ο οποίος βασίζεται στην αρχή Apriori. Προτείνουμε δύο ακόμα αλγορίθμους, οι οποίοι διατηρούν διαφορετικά χαρακτηριστικά των δεδομένων. Τα χαρακτηριστικά αυτά είναι η ελαχιστοποίηση των αποστάσεων μεταξύ σημείων, καθώς και η ικανοποίηση διαφόρων απαιτήσεων χρησιμότητας (οι κανόνες αυτοί ορίζονται από το χρήστη). Η ικανοποίηση αυτών των απαιτήσεων διασφαλίζει ότι τα δεδομένα που παράγονται είναι χρήσιμα και η ανάλυσή τους θα παρέχει ουσιαστικά αποτελέσματα.Ακολούθως, προτείνουμε ένα νέο πλαίσιο για την ανωνυμοποίηση των δεδομένων τροχιών, το οποίο αποτρέπει την αποκάλυψη της ταυτότητας καθώς και ευαίσθητων πληροφοριών για τις θέσεις τον ατόμων, διατηρώντας παράλληλα τη χρησιμότητα των δεδομένων.Το πλαίσιό μας αυτό περιλαμβάνει: (α) την επιλογή παρόμοιων τροχιών, με τη χρησιμοποίηση είτε Z-ordering είτε με προβολές των σημείων στις πιο συχνά εμφανίσιμες υποτροχιές, (β) την οργάνωση των επιλεγμένων τροχιών σε προσεκτικά κατασκευασμένες ομάδες, και (γ) την ανωνυμοποίηση κάθε ομάδας ξεχωριστά.Τέλος, παρουσιάζουμε τέσσερις μεθόδους, για την προστασία από χρήστες, οι οποίοι ελέγχουν διαφορετικά σετ από σημεία. Οι μέθοδοί μας, χρησιμοποιώντας διαγραφή σημείων ή διαχωρισμό τροχιών, μετασχηματίζουν τις τροχιές, ώστε να αποτρέψουν αυτούς τους χρήστες να ανακαλύψουν στοιχεία επισκεψιμότητας για σημεία που δεν ελέγχουν.Στη συνέχεια, εστιάζουμε στα RT-σύνολα δεδομένων. Η διαφύλαξη της ιδιωτικότητας και της χρησιμότητας στα RT-σύνολα δεδομένων είναι δύσκολη, καθώς απαιτεί (α) την προστασία από κακόβουλους χρήστες, των οποίων η γνώση εκτείνεται και στους δύο τύπους χαρακτηριστικών, και (β) τη διατήρηση της μέγιστης χρηστικότητας του ανώνυμου συνόλου δεδομένων. Οι υπάρχουσες τεχνικές ανωνυμίας δεν μπορούν να εφαρμοστούν σε τέτοια σύνολα δεδομένων, και το πρόβλημα δεν μπορεί να αντιμετωπιστεί με βάση τις δημοφιλής, στρατηγικές βελτιστοποίησης πολλαπλών στόχων. Έτσι, προτείνουμε μια πρώτη προσέγγιση για την αντιμετώπιση αυτού του προβλήματος. Με βάση αυτή την προσέγγιση, έχουμε αναπτύξει δύο πλαίσια τα οποία προστατεύουν την ιδιωτικότητα, οριοθετώντας την απώλεια πληροφορίας στον έναν τύπο χαρακτηριστικού και διατηρώντας τη μέγιστη δυνατή πληροφορία στο άλλο. Για την εφαρμογή κάθε πλαισίου, προτείνουμε αλγορίθμους που διατηρούν αποτελεσματικά τη χρηστικότητα των δεδομένων, όπως δείχνουμε και με εκτενή πειράματα. Παρουσιάζουμε τέλος ένα ολοκληρωμένο σύστημα, το SECRETA, προκειμένου να επιτρέψουμε σε χρήστες με ελάχιστες τεχνικές γνώσεις, να χρησιμοποιήσουν και να αξιολογήσουν τις διαθέσιμες μεθόδους ανωνυμίας. Συγκεκριμένα, το SECRETA επιτρέπει στους χρήστες να αξιολογήσουν μια μέθοδο ανωνυμίας, να συγκρίνουν μεταξύ τους διαφορετικές μεθόδους καθώς και να συνδυάσουν μεθόδους για την προστασία συνόλων δεδομένων. Η ανάλυση των μεθόδων γίνεται με ένα διαδραστικό και προοδευτικό τρόπο, και τα αποτελέσματα, συμπεριλαμβανομένων των στατιστικών για διαφορετικά χαρακτηριστικά των δεδομένων καθώς και διαφόρων δεικτών της χρησιμότητας τους, συνοψίζονται και παρουσιάζονται γραφικά.