Key points are not available for this paper at this time.
يمكن للمستخدمين الاستمتاع بالخدمات المخصصة التي تقدمها التطبيقات المختلفة المعتمدة على السياق والتي تجمع معلومات عن سياقات المستخدمين من خلال الهواتف الذكية المجهزة بأجهزة استشعار. ومع ذلك، تظهر مخاوف جدية بشأن الخصوصية بسبب نقص آليات الحفاظ على الخصوصية. حاليًا، تتبع معظم الآليات سياسات دفاعية سلبية حيث تكون السياقات التي يتم الإفراج عنها من نظام الحفاظ على الخصوصية دائمًا حقيقية، مما يؤدي إلى احتمال كبير يمكن للخصم من خلاله استنتاج السياقات الحساسة المخفية عن المستخدمين. في هذه الورقة، نطبق سياسة خداع للحفاظ على الخصوصية ونقدم تقنية جديدة، FakeMask، حيث يمكن الإفراج عن سياقات مزيفة للحفاظ على خصوصية المستخدمين بشكل مثبت. يمكن الوصول إلى تسلسل السياقات الناتج عن FakeMask بواسطة التطبيقات المعتمدة على السياق غير الموثوق بها أو استخدامها للإجابة على الاستفسارات من تلك التطبيقات. نظرًا لأن السياقات الناتجة قد تكون مختلفة عن السياقات الأصلية، فإن الخصم يواجه صعوبة أكبر في استنتاج السياقات الحقيقية. وبالتالي، يحدد FakeMask ما يمكن للخصوم تعلمه من تسلسل السياقات الناتج عن المستخدم في السياقات الحساسة، حتى لو كانت لدى الخصوم القوة المعرفية حول النظام والارتباطات الزمنية بين السياقات. جوهر FakeMask هو خوارزمية تحقق خصوصية تحدد ما إذا كان يجب الإفراج عن سياق مزيف للسياق الحالي للمستخدم. نقدم خوارزمية جديدة وفعالة للتحقق من الخصوصية لتسريع عملية التحقق من الخصوصية. تظهر تجارب تقييم موسعة على تتبع سياقات المستخدمين الحقيقيين المحسنة أداء FakeMask مقارنة بالنهج الأخرى.
درس زانغ وآخرون (الجمعة) هذا السؤال.