How hard is it to 'de-anonymize' cellphone data ?

geoffrey delcroix CC BY-NC 26/03/2013

Des chercheurs (MIT + Louvain + Chili) explorent les possibilités de réidentification dans des jeux de données géolocalisées « anonymisés ». Ils démontrent que si les données sont régulières (même si peu précises), 4 points de données suffisent à créer un identifiant unique. Sans être suffisamment spécialiste, ma traduction de profane : si une base de données de #géolocalisation dans le monde n’est pas anonyme, on peut réidentifier n’importe qui dans n’importe quelle autre base, même « anonymisée »...
BBC News - Mobile location data ’present anonymity risk’

▻http://www.bbc.co.uk/news/science-environment-21923360

#ViePrivée #Privacy

#Chili
#MIT

geoffrey delcroix CC BY-NC

Fil @fil 26/03/2013

#surveillance #géolocalisation

Fil @fil
Simplicissimus @simplicissimus 26/03/2013

L’article original de Nature est là ▻http://www.nature.com/srep/2013/130325/srep01376/full/srep01376.html
Il montre que le système fonctionne même avec une faible résolution spatiale. 4 associations (antenne la plus proche, heure) suffisent à identifier la trajectoire, et donc si on dispose de la possibilité d’associer une personne à une trajectoires, d’identifier l’individu.
SI la résolution se dégrade (regroupements d’antennes ou relevés toutes les n heures) il suffit en général de très peu de points supplémentaires pour identifier. Il suffit que l’une des deux résolutions soit fine pour que le système fonctionne.

Simplicissimus @simplicissimus
geoffrey delcroix @geodelc CC BY-NC 27/03/2013

et un autre article, du MIT, sur le sujet :
How hard is it to ’de-anonymize’ cellphone data ? - MIT News Office
▻http://web.mit.edu/newsoffice/2013/de-anonymize-cellphone-data-0327.html

geoffrey delcroix @geodelc CC BY-NC

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How hard is it to ’de-anonymize’ cellphone data ?

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