Contributions to Lifelogging Protection In Streaming Environments

Abstract

Tots els dies, més de cinc mil milions de persones generen algun tipus de dada a través d'Internet. Per accedir a aquesta informació, necessitem utilitzar serveis de recerca, ja siguin motors de cerca web o assistents personals. A cada interacció amb ells, el nostre registre d'accions, logs, s'utilitza per oferir una millor experiència. Per a les empreses, també són molt valuosos, ja que ofereixen una forma de monetitzar el servei. La monetització s'aconsegueix venent dades a tercers, però, els logs de consultes podrien exposar informació confidencial de l'usuari (identificadors, malalties, tendències sexuals, creences religioses) o usar-se per al que es diu "life-logging ": Un registre continu de les activitats diàries. La normativa obliga a protegir aquesta informació. S'han proposat prèviament sistemes de protecció per a conjunts de dades tancats, la majoria d'ells treballant amb arxius atòmics o dades estructurades. Desafortunadament, aquests sistemes no s'adapten quan es fan servir en el creixent entorn de dades no estructurades en temps real que representen els serveis d'Internet. Aquesta tesi té com objectiu dissenyar tècniques per protegir la informació confidencial de l'usuari en un entorn no estructurat d’streaming en temps real, garantint un equilibri entre la utilitat i la protecció de dades. S'han fet tres propostes per a una protecció eficaç dels logs. La primera és un nou mètode per anonimitzar logs de consultes, basat en k-anonimat probabilística i algunes eines de desanonimització per determinar fuites de dades. El segon mètode, s'ha millorat afegint un equilibri configurable entre privacitat i usabilitat, aconseguint una gran millora en termes d'utilitat de dades. La contribució final es refereix als assistents personals basats en Internet. La informació generada per aquests dispositius es pot considerar "life-logging" i pot augmentar els riscos de privacitat de l'usuari. Es proposa un esquema de protecció que combina anonimat de logs i signatures sanitizables.

Todos los días, más de cinco mil millones de personas generan algún tipo de dato a través de Internet. Para acceder a esa información, necesitamos servicios de búsqueda, ya sean motores de búsqueda web o asistentes personales. En cada interacción con ellos, nuestro registro de acciones, logs, se utiliza para ofrecer una experiencia más útil. Para las empresas, también son muy valiosos, ya que ofrecen una forma de monetizar el servicio, vendiendo datos a terceros. Sin embargo, los logs podrían exponer información confidencial del usuario (identificadores, enfermedades, tendencias sexuales, creencias religiosas) o usarse para lo que se llama "life-logging": Un registro continuo de las actividades diarias. La normativa obliga a proteger esta información. Se han propuesto previamente sistemas de protección para conjuntos de datos cerrados, la mayoría de ellos trabajando con archivos atómicos o datos estructurados. Desafortunadamente, esos sistemas no se adaptan cuando se usan en el entorno de datos no estructurados en tiempo real que representan los servicios de Internet. Esta tesis tiene como objetivo diseñar técnicas para proteger la información confidencial del usuario en un entorno no estructurado de streaming en tiempo real, garantizando un equilibrio entre utilidad y protección de datos. Se han hecho tres propuestas para una protección eficaz de los logs. La primera es un nuevo método para anonimizar logs de consultas, basado en k-anonimato probabilístico y algunas herramientas de desanonimización para determinar fugas de datos. El segundo método, se ha mejorado añadiendo un equilibrio configurable entre privacidad y usabilidad, logrando una gran mejora en términos de utilidad de datos. La contribución final se refiere a los asistentes personales basados en Internet. La información generada por estos dispositivos se puede considerar “life-logging” y puede aumentar los riesgos de privacidad del usuario. Se propone un esquema de protección que combina anonimato de logs y firmas sanitizables.

Every day, more than five billion people generate some kind of data over the Internet. As a tool for accessing that information, we need to use search services, either in the form of Web Search Engines or through Personal Assistants. On each interaction with them, our record of actions via logs, is used to offer a more useful experience. For companies, logs are also very valuable since they offer a way to monetize the service. Monetization is achieved by selling data to third parties, however query logs could potentially expose sensitive user information: identifiers, sensitive data from users (such as diseases, sexual tendencies, religious beliefs) or be used for what is called ”life-logging”: a continuous record of one’s daily activities. Current regulations oblige companies to protect this personal information. Protection systems for closed data sets have previously been proposed, most of them working with atomic files or structured data. Unfortunately, those systems do not fit when used in the growing real-time unstructured data environment posed by Internet services. This thesis aims to design techniques to protect the user’s sensitive information in a non-structured real-time streaming environment, guaranteeing a trade-off between data utility and protection. In this regard, three proposals have been made in efficient log protection. The first is a new method to anonymize query logs, based on probabilistic k-anonymity and some de-anonymization tools to determine possible data leaks. A second method has been improved in terms of a configurable trade-off between privacy and usability, achieving a great improvement in terms of data utility. Our final contribution concerns Internet-based Personal Assistants. The information generated by these devices is likely to be considered life-logging, and it can increase the user’s privacy risks. The proposal is a protection scheme that combines log anonymization and sanitizable signatures.