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Évaluation de l’unicité des traces de mobilité à partir d’ensembles de données multi-capteurs

par Benjamin LEVAUX - WEBMASTER FREELANCE - publié le , mis à jour le

Évaluation de l'unicité des traces de mobilité à partir d'ensembles de données multi-capteurs

Antoine Boutet - Postdoc, LIRIS, antoine.boutet chez liris.cnrs.fr, 0673126030
Sonia Ben Mokhtar - CR CNRS, LIRIS, sonia.ben-mokhtar chez liris.cnrs.fr, 0601321915
Vincent Primault - Doctorant, LIRIS, vincent.primault chez liris.cnrs.fr, 0645823573

LIRIS UMR 5202 CNRS : Laboratoire d’informatique en image et systèmes d’information

Évaluation de l’unicité des traces de mobilité à partir d’ensembles de données multi-capteurs

L’adoption massive des dispositifs mobiles (les smartphones ou tablettes par exemple) rend les traces de mobilité des utilisateurs largement disponibles et exploitables par des tierces parties. Ces traces de mobilité sont recueillies au travers divers capteurs embarqués tel que le GPS, le WiFi ou le GSM via les points d’accès WiFi ou les antennes GSM rencontrées sur le chemin de l’utilisateur. Une exploitation abusive de ces données de mobilité peut mettre en danger la vie privée des utilisateurs.

Nous rapportons dans ce poster une évaluation de l’unicité des traces de mobilité de 300 utilisateurs sur une période allant jusqu’à 31 mois à travers les données venant de plusieurs capteurs et en mettant l’accent sur deux villes, à savoir, Lausanne (Suisse) et Lyon (France). Nous montrons que la trace de mobilité des utilisateurs, qu’elle provienne du GPS, du WiFI ou du GSM affiche une très forte unicité. En moyenne, seulement quatre points spatio-temporels provenant des traces du WiFi, du GSM et du GPS sont suffisants pour identifier de manière unique 94% des individus. En outre, nous montrons que la dimension temporelle (à savoir l’information de l’instant où les utilisateurs se déplacent ou sont dans un point d’intérêt tel que leur lieu d’habitation ou de travail) améliore considérablement l’unicité des utilisateurs (augmentation de 14% en moyenne) par rapport à uniquement une exploitation de la dimension spatiale. Dans certains cas, la dimension temporelle seule peut représenter une meilleure empreinte de mobilité que la dimension spatiale pour discriminer les utilisateurs. Nous montrons également que les utilisateurs affichent une unicité hétérogène. Par ailleurs, nous avons aussi évalué l’impact de différents mécanismes de protection de traces de mobilité tel que des mécanismes de filtrage et de perturbation temporelle et spatiale. Nous montrons que plusieurs mécanismes de protection ne suffisent pas pour réduire de manière satisfaisante l’unicité des empreintes de mobilité des utilisateurs. Pour conclure, nous faisons le lien entre nos observations et quelques propositions pour de futurs développements dans le domaine des mécanismes de protection de données de mobilité.

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