Kentsel alan hareketliliğinde anonim konum paylaşımı
Anonymous location sharing in urban area mobility
Yazar: OZAN BERK BİTİRGEN
Danışman: PROF. DR. OSMAN ABUL
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Konum = Location ; Konum tabanlı hizmetler = Location based services ; Konumlandırma = Positioning ; Mahremiyet = Privacy ; Çıkarım = Inference

Özet:
GPS donanımlı mobil cihazlar günlük hayatın ayrılmaz bir parçası olmaya başladı. Bunun sonucu olarak kullanıcılarına konum tabanlı servis (KTS) sağlayan sosyal ağların sayısı gün geçtikçe artmaktadır. KTS'ler tarafından sunulan ortak bir servis, konum güncelleme servisidir. Konum güncellemeleri coğrafik düzlemdeki gerçek konumu göstermesi sebebiyle, konum tabanlı servis üzerinden yapılan konum güncellemeleri mahremiyet sorunlarını da beraberinde getirmiştir. Bu tezde, insan hareketliliği uygulamaları için kentsel alan hareketliliğinde konum mahremiyeti korumalı konum güncellemesi problemi çalışılmış ve çözümü için veri-merkezli bir çatı önerilmiştir. Tezin ilk bölümünde, kullanıcıların konum mahremiyet profillerine göre ̧sehir ağı üzerinde efektif bir perdelenmiş bölge hesaplama yöntemi geliştirilmiş ve bunu uygulayan bir hareketlilik modeli önerilmiştir. Sonrasında hız tabanlı saldırılar dikkate alınarak ilgili konum mahremiyet modelleri önerilmiş ve konum mahremiyet ihlali yaratan konum güncelleme isteklerini engelleyen algoritmalar geliştirilmiştir. Tezin ikinci bölümünde ise, birlikte bulunma olasılığı olan kullanıcı gruplarına yönelik ortak konumlandırma saldırıları detaylandırılmış ve konum bilgilerinin oluşturabileceği çıkarım kanalları dikkate alınarak ek bir mahremiyet modeli önerilmiş, bu modele göre konum mahremiyetini koruyan algoritmalar geliştirilmiştir. Tez kapsamında konum k-anonimliği, konum mahremiyetini korumak için kullanılmış ve paylaşılan konumun konum mahremiyetini koruması için en az k adet düğüm içermesi olarak düşünülmüştür. Ayrıca, tez çalışması kapsamında simüle verisetleri ve yörüngeler üretilmiş, önerilen hareketlilik modelini ve algoritmaları gerçekleştiren kampsamlı deneysel çalışmalar yapılmış ve sonuçları da sunulmuştur.

Abstract:
GPS-equipped mobile devices are increasingly becoming an integral part of our daily lives. Consequently, the number of social networks that provide location based services (LBS) are increasing more and more. A typical service provided by these LBS's is the location check-in services. Location check-in via location-based service have brought privacy issues as each location check-in show the actual location in the geographic plane. This thesis studies the problem of privacy-preserving location update in the context of urban area people mobility. As a result, a data-centric framework is introduced. In the first section, an effective cloaking method has been developed to construct cloaking regions with respect to users' location privacy profile specification under road network. And a mobility model which utilizes these cloaking regions is proposed. Afterwards, related location privacy models have been proposed and algorithms providing location k-anonymity has been developed under road network and velocity-based attack constraints.
In the second section, co-localization attacks has been detailed for co-location likely user groups and algorithms providing location k-anonymity has been developed under inference channels arising from user interactions. Within the scope of the thesis, location k-anonymity model is followed as a means to protect location privacy, i.e., the shared location (corresponding to a subgraph) is considered to be location privacy preserving if it contains at least k vertices. In addition, simulated datasets and trajectories are generated, comprehensive experimental studies that implements the proposed mobility model and algorithms has been carried out and their results are presented as well.