ログイン
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 研究者名(五十音順)
  2. 太田 香(OTA Kaoru)
  1. 研究者名(五十音順)
  2. 董 冕雄(DONG Mianxiong)
  1. 学術雑誌論文

Location Privacy in Usage-Based Automotive Insurance: Attacks and Countermeasures

http://hdl.handle.net/10258/00009985
http://hdl.handle.net/10258/00009985
0ebc85c9-efea-48b3-9099-bafe43df9e7b
名前 / ファイル ライセンス アクション
IEEETIFS_14_1_196_211.pdf IEEETIFS_14_1_196_211 (3.8 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article.(1)
公開日 2019-08-26
書誌情報 en : IEEE Transactions on Information Forensics and Security

巻 14, 号 1, p. 196-211, 発行日 2018-06-18
タイトル
タイトル Location Privacy in Usage-Based Automotive Insurance: Attacks and Countermeasures
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Connected vehicles
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 location privacy
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 hidden Markov model
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 secure aggregation protocol
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 inspection game
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
著者 ZHOU, Lu

× ZHOU, Lu

en ZHOU, Lu

Search repository
DU, Suguo

× DU, Suguo

en DU, Suguo

Search repository
ZHU, Haojin

× ZHU, Haojin

en ZHU, Haojin

Search repository
CHEN, Cailian

× CHEN, Cailian

en CHEN, Cailian

Search repository
太田, 香

× 太田, 香

en OTA, Kaoru

ja 太田, 香

ja-Kana オオタ, カオル


Search repository
董, 冕雄

× 董, 冕雄

en DONG, Mianxiong

ja-Kana トウ, メンユウ

ja 董, 冕雄


Search repository
室蘭工業大学研究者データベースへのリンク
表示名 太田 香(OTA Kaoru)
URL http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000140_ja.html
室蘭工業大学研究者データベースへのリンク
表示名 董 冕雄(DONG Mianxiong)
URL http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000145_ja.html
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Usage-based insurance (UBI) is regarded as a promising way to provide accurate automotive insurance rates by analyzing the driving behaviors (e.g., speed, mileage, and harsh braking/accelerating) of drivers. The best practice that has been adopted by many insurance programs to protect users' location privacy is the use of driving speed rather than GPS data. However, in this paper, we challenge this approach by presenting a novel speed-based location trajectory inference framework. The basic strategy of the proposed inference framework is motivated by the following observations. In practice, many environmental factors, such as real-time traffic and traffic regulations, can influence the driving speed. These factors provide side-channel information about the driving route, which can be exploited to infer the vehicle's trace. We implement our discovered attack on a public data set in New Jersey. The experimental results show that the attacker has a nearly 60% probability of obtaining the real route if he chooses the top 10 candidate routes. To thwart the proposed attack, we design a privacy preserving scoring and data audition framework that enhances drivers' control on location privacy without affecting the utility of UBI. Our defense framework can also detect users' dishonest behavior (e.g., modification of speed data) via a probabilistic audition scheme. Extensive experimental results validate the effectiveness of the defense framework.
言語 en
出版者
出版者 IEEE
言語 en
出版者版へのリンク
表示名 10.1109/TIFS.2018.2848227
URL https://doi.org/10.1109/TIFS.2018.2848227
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1109/TIFS.2018.2848227
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 007
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 1556-6013
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12122678
権利
言語 en
権利情報 © 2018 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
著者版フラグ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2023-06-19 11:13:28.355807
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3