《位置大資料隐私管理》—— 第1章 位置資訊與隐私保護 1.1 位置大資料

本節書摘來自華章出版社《位置大資料隐私管理》一 書中的第1章，第1.1節，作者潘曉、霍 峥、孟小峰，更多章節内容可以通路雲栖社群“華章計算機”公衆号檢視。

     移動通信和傳感裝置等位置感覺技術的發展将人和事物的地理位置資料化。移動對象的傳感晶片以直接或間接的方式收集移動對象的位置資料，其自動采集位置資訊的速度和規模遠遠超過現有系統的處理能力。據統計，每個移動對象平均15 s送出一次目前位置，這樣算來，全球上億手機、車載導航裝置等移動對象每秒送出的位置資訊将超過一億條[3]。未來移動傳感裝置的進步和通信技術的提升将使位置資訊的産生更頻繁。這類具有規模大、産生速度快、蘊含價值高等特點的位置資料被稱為位置大資料[23,24]。位置大資料具有以下4個特征。

資料規模大：資料規模大小決定了資料價值和潛在資訊。據統計，facebook提供的places功能，每天處理的簽到（check-in）資訊近200萬條，具有位置标簽的文本資訊約為2 000萬條。再如，北京有60 000輛計程車，每輛汽車每10 s進行一次位置更新，每天工作10 h，1天将産生5 gb的位置資料[23]。

産生速

度快：由于位置“實時”更新，位置資料更新具有資料流的特點。例如，某著名手機的定位服務中，與運動相關的應用記錄了使用者每天的鍛煉資料，包括行走步數、跑步距離等，一天當中的所有行蹤無一遺漏被記錄。再如，全球最大的社群化交通導航應用程式waze，通過實時收集使用者遇到的警察、事故、交通堵塞等交通道路資訊，為使用者規劃最佳行駛路線。該應用擁有5 000多萬使用者，其中每天150萬使用者實時線上。

資料類型多樣：位置資訊的表現形式包括數字、文本、圖檔等。具體來說，位置可以以經緯度坐标等數字形式呈現；可能是街道名、城市名、郵編等文本資訊；抑或是蘊含于使用者在社交媒體網站上釋出和共享的照片或視訊中。

資料不确定性：位置資料在收集、處理和模組化等方面均具有不确定特點。例如，受位置收集精度所限，資料收集之初就是粗粒度位置。有些應用僅要求使用者提供所在城市，而無須具體到經緯度。在連續收集使用者軌迹過程中，由于中途裝置故障或障礙等原因，可能導緻部分位置資訊缺失。另外，某些位置資料的不确定是由人為錯誤造成的，如使用者在填寫與位置相關的資訊時，故意給出錯誤國家或城市。

     位置大資料為人們的生活、企業的運作以及科學研究帶來巨大的變革。從個人生活層面上講，通過推測一個人居住的地點和每天常去的地方，可以為使用者提供更便捷的服務。例如，總部位于亞特蘭大的airsage公司每天通過處理來自上百萬手機使用者的150億條位置資訊，為美國超過100個城市提供實時交通資訊。從企業角度來看，位置大資料改變了企業商業運作方式，促進了新型市場的形成與增長。例如，pyramid research的調查報告顯示，2010年諸如導航或移動社交網絡等基于位置的服務已具有28億美元的市場。據瑞典市場研究公司berg insight釋出的最新報告，預測全球lbs市場規模到2020年将達到348億歐元。聯合包裹運輸公司（ups）收集自己旗下運輸車輛的行駛資訊為它們提供最佳行車路線以減少燃油、故障成本，在商業模式上取得了巨大成功。從科學發展的角度看，位置大資料為科學研究提供了新的方法。例如，無線資料科技公司jana使用大約35億人口的手機資料試圖回答疾病如何傳播以及城市如何繁榮這些重大科學問題，該資料來自100多個國家，超過200個無線營運商，覆寫拉丁美洲、非洲、歐洲。

     位置大資料在帶給人們巨大收益的同時，也帶來了個人資訊洩露的危害。位置大資料既直接包含使用者的隐私資訊，又隐含了使用者的個性習慣、健康狀況、社會地位等其他敏感資訊。位置大資料的不當使用，會給使用者各方面的隐私帶來嚴重威脅。例如，某知名移動應用由于不注意保護位置資訊，導緻根據三角測量方法可以推斷出使用者的家庭住址等敏感位置，已引發了多起犯罪案件。2014年，iphone使用者隐私洩露事件披露出蘋果公司曾私自記錄使用者每次使用lbs（基于位置的資訊服務）應用時的位置資訊，進而造成使用者的大量位置資訊洩露。來自微軟的一項調查報告顯示，有一半以上的使用者擔心自己在使用基于位置的服務時洩露自己的隐私。是以，在使用者使用lbs應用時，如何保護使用者的個人隐私成為一個亟待解決的問題。

     本書給出了傳統位置隐私管理中的位置隐私等相關概念，介紹了典型的隐私保護技術，總結歸納了傳統位置隐私保護研究中經典的攻擊模型和隐私保護模型，并利用一些簡單例子說明不同攻擊模型的經典保護方法，其中重點講解了基于資料失真的保護方法（第3～5章）和基于資料加密的方法（第6章）。接下來，本書從需要用到的概念和定義開始闡述。