kth.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Privacy Enhancing Data Reporting System For Participatory Sensing
KTH, School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS).
2022 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesis
Abstract [en]

Privacy is a crucial aspect of any system involving user-supplied data. There exist multiple approaches to protecting the identity and secrecy of users in data submission systems. In this thesis, I consider the case of privacy-enhancing of data reporting in Participatory Sensing systems. I conducted an extensive literature overview to explore privacy-oriented enhancements to data submission that are applicable in the PS systems. I designed a protocol for proximity-based data aggregation that utilizes Multi-party Secure Computations over Bluetooth Low Energy. Users are divided into groups that perform sub-aggregations and report results to central entities, protecting themselves from honest-but-curious adversary threats. I present a mobile app and web servers for central entities that follow the design of the protocol. I evaluated the achieved effectiveness and discuss the utility and privacy trade-offs. The implementation performs typically for an MPC system with high communication overhead, and is implemented over Bluetooth, with the additional time needed for discovering and connecting devices. The overall performance of the system suggests that deployments targeting 1-second intervals of data submission are feasible. Main use cases are sensitive measurements, such as medical data or highly private user information.

Abstract [sv]

Sekretess är en avgörande aspekt av alla system som involverar data som tillhandahålls av användare. Det finns flera tillvägagångssätt för att skydda användarnas identitet och sekretess i datainlämningssystem. I den här avhandlingen behandlar jag fallet med integritetsförbättrande datarapportering i Participatory Sensing-system. Jag genomförde en omfattande litteraturöversikt för att utforska integritetsorienterade förbättringar av datainlämning som är tillämpliga i PS-systemen. Jag designade ett protokoll för närhetsbaserad dataaggregering som använder flerpartssäkra beräkningar över Bluetooth Low Energy. Användare är indelade i grupper som utför sub-aggregeringar och rapporterar resultat till centrala enheter, och skyddar sig själva från ärliga men nyfikna motståndarhot. Jag presenterar en mobilapp och webbservrar för centrala enheter som följer protokollets design. Jag utvärderade den uppnådda effektiviteten och diskuterade nytta och sekretessavvägningar. Implementeringen fungerar som man kan förvänta sig för ett MPC-system med höga kommunikationskostnader, och implementeras över Bluetooth, med den extra tid som krävs för att upptäcka och ansluta enheter. Systemets övergripande prestanda tyder på att implementeringar som är inriktade på 1-sekunds intervaller för datainlämning är genomförbara. Huvudsakliga användningsfall är känsliga mätningar, såsom medicinska data eller mycket privat användarinformation.

Place, publisher, year, edition, pages
2022. , p. 56
Series
TRITA-EECS-EX ; 2022:835
Keywords [en]
Participatory sensing, data aggregation, MPC, Bluetooth
National Category
Computer and Information Sciences
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-322824OAI: oai:DiVA.org:kth-322824DiVA, id: diva2:1724485
Supervisors
Examiners
Available from: 2023-01-25 Created: 2023-01-08 Last updated: 2023-01-25Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(3071 kB)158 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 3071 kBChecksum SHA-512
74b0c0d0b85da47ca1fd6d65d73f5e1ec0c76d16861322d9339c734e9d73290673ceeb62a40bc7cf9d8af45abbf446b78391c8034a3b39768bfa1691c338c5fa
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS)
Computer and Information Sciences

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 158 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 206 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf