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Protecting sensitive location information for mobile fitness applications with spatial k-anonymity
Robby Heusequin
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Kartographie und Geoinformation
Betreuer*in
Ourania Kounadi
DOI
10.25365/thesis.77413
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-23960.97110.572982-1
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Masterarbeit untersucht die aktuellen Methoden zum Schutz der privaten Daten, die in mobilen Fitness-Applikationen eingesetzt werden. Das Teilen von Trainingsaktivitäten in Fitness-Anwendungen kann dazu führen, dass die sensiblen Standortdaten von Personen an andere Sportler weitergegeben werden. Es wurden Geomaskierungsmethoden entwickelt, um sensible (Standort-)Informationen von Einzelpersonen zu schützen. Die Implementierung von solchen Datenschutzmethoden in diesen Anwendungen zielt darauf ab, sensible Standortinformationen zu schützen. Allerdings zeigt sich in der Praxis, dass dieser Ansatz nicht immer effektiv ist. Das Ziel dieser Studie war es, eine neue Methode zum Schutz der sensiblen Standortinformationen zu entwickeln, die auf räumlicher k-Anonymität für mobile Fitness-Applikationen basiert. Dadurch sollen die sensiblen Standortinformationen erfolgreich vor den anderen Benutzern verborgen werden. Die empirische Untersuchung wurde an simulierten Trajektorien in vier Wiener Bezirken mit zwei verschiedenen räumlichen k-Anonymitätsstufen durchgeführt. Die Resultate wurden visuell untersucht und mit den ursprünglichen Routen verglichen. Im Anschluss wurden die mittlere und die mediane Distanzverschiebung sowie die Differenz der insgesamt zurückgelegten Strecke untersucht. Die wesentlichen Erkenntnisse dieser Arbeit sind, dass die entwickelte Geomasking-Methode eine effektive Möglichkeit darstellt, die sensiblen Standortinformationen der Nutzer zu schützen. Es wurden jedoch einige Schwächen festgestellt, die die Anwendung der entwickelten Geomaskierungsmethode für Nutzer beeinflussen können. Abschließend werden weitere Empfehlungen für Verbesserungen der entwickelten Methode zum Schutz der sensiblen Standortinformationen vorgestellt, um die während der Testphase in dieser Arbeit festgestellten Schwächen zu beheben.
Abstract
(Englisch)
This master’s thesis examines the current privacy protection methods used in mobile fitness tracking applications. Sharing training activities in fitness tracking applications can lead to the individual’s sensitive location information being shared with other athletes. Geomasking methods have been developed to protect sensitive (location) information of individuals. The implementation of privacy protection methods in these applications aim to protect sensitive location information but are not always effective. The goal of this study was to develop a new privacy protection method that is based on spatial k-anonymity for mobile fitness tracking applications to successfully mask the sensitive location information from the users (for example their home location). Research was conducted on simulated trajectories in four districts in Vienna with two different spatial k-anonymity levels. Furthermore, the results were visually explored and compared with the original routes. Then, the mean and median distance displacement and the difference in the total distance travelled between the original and masked route was examined. The main findings of this thesis are that the developed geomasking method performs well for protecting the sensitive location information from the athletes. However, some weaknesses were found, which can influence the use of the developed geomasking method for athletes. Lastly, further recommendations for enhancements to the developed privacy protection method are presented to address the shortcomings identified during the testing phase in this thesis.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Geomaskierungsmethoden Räumliche k-Anonymität Datenschutz Standort Datenschutz Geoprivacy Datenanonymisierung Endpoint Privacy Zone Datenschutzrisiken bei Fitness-Apps
Schlagwörter
(Englisch)
Geomasking Methods Spatial k-anonymity Privacy Protection Location Privacy Geoprivacy Obfuscation Techniques Data Anonymization Endpoint Privacy Zone Privacy Risks in Fitness Apps
Autor*innen
Robby Heusequin
Haupttitel (Englisch)
Protecting sensitive location information for mobile fitness applications with spatial k-anonymity
Publikationsjahr
2024
Umfangsangabe
x, 81 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Ourania Kounadi
Klassifikationen
38 Geowissenschaften > 38.03 Methoden und Techniken der Geowissenschaften ,
74 Geographie > 74.48 Geoinformationssysteme
AC Nummer
AC17397963
Utheses ID
73646
Studienkennzahl
UA | 066 | 856 | |