National audienceLes communautés scientifiques ont souvent recours à la simulation dans le but de valider leurs théories. Cependant, la pertinence des résultats obtenus est fortement dépendante de la qualité des traces générées par les simulateurs. Ce phénomène est particulièrement vrai lorsque l'on considère les traces de mobilité humaine qui sont difficilement prévisibles. Dans ce contexte, la popularité des nouvelles générations de smartphones, équipés d'une grande variété de capteurs (GPS, bluetooth, accéléromètre, etc.), offre de nouvelles perspectives pour la collecte de données réalistes au sein d'une population. Cependant, la nature sensible, du point de vue de la vie privée, des informations collectées représente un des principaux obstacles aux déploiement généralisé d'une application de collecte de données et à son adoption auprès des utilisateurs. C'est pourquoi nous présentons UBILAB , une nouvelle plate-forme permettant aux scientifiques de mettre en place facilement des campagnes de collecte de données et d'inférer automatiquement différentes attaques sur les données partagées par les utilisateurs mobiles afin de les avertir d'un risque potentiel d'atteinte à leurs informations privées

Haderer, Nicolas

Killijian, Marc-Olivier

Nuñez Del Prado Cortez, Miguel

Rouvoy, Romain

Roy, Matthieu

Nuñez del Prado Cortez, Miguel

Scientific Publications of the University of Toulouse II Le Mirail

Campagne de collecte de données et vie privée

HAL - Lille 3

Campagne de collecte de donne´es et vie prive´eNicolas Haderer, Miguel Nun˜ez del Prado Cortez, Romain Rouvoy,Marc-Olivier Killijian, Matthieu RoyTo cite this version:Nicolas Haderer, Miguel Nun˜ez del Prado Cortez, Romain Rouvoy, Marc-Olivier Killijian,Matthieu Roy. Campagne de collecte de donne´es et vie prive´e. 3e`me Journe´es du GDR CNRSGPL, Jun 2012, Rennes, France. pp.253-254, 2012. <hal-00711609v2>HAL Id: hal-00711609https://hal.inria.fr/hal-00711609v2Submitted on 3 Oct 2012HAL is a multi-disciplinary open accessarchive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not. The documents may come fromteaching and research institutions in France orabroad, or from public or private research centers.L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, estdestine´e au de´poˆt et a` la diffusion de documentsscientifiques de niveau recherche, publie´s ou non,e´manant des e´tablissements d’enseignement et derecherche franc¸ais ou e´trangers, des laboratoirespublics ou prive´s.Campagne de collecte de donne´es et vie prive´eNicolas Haderer1, Miguel Nu´n˜ez, del Prado Cortez2,3, Romain Rouvoy1, Marc-OlivierKillijian2, and Matthieu Roy2,31 INRIA Lille – Nord Europe, Project-team ADAMUniversity Lille 1, LIFL – CNRS UMR 8022, France{nicolas.haderer,romain.rouvoy}@inria.fr2 LAAS-CNRS, France3 Universite´ de Toulouse ; UPS, INSA, INP, ISAE ; LAAS ; F-31077 Toulouse, France{mnunezde,mkilliji,mroy}@laas.frRe´sume´ Les communaute´s scientifiques ont souvent recours a` la simulation dansle but de valider leurs the´ories. Cependant, la pertinence des re´sultats obtenus estfortement de´pendante de la qualite´ des traces ge´ne´re´es par les simulateurs. Cephe´nome`ne est particulie`rement vrai lorsque l’on conside`re les traces de mobi-lite´ humaine qui sont difficilement pre´visibles. Dans ce contexte, la popularite´des nouvelles ge´ne´rations de smartphones, e´quipe´s d’une grande varie´te´ de cap-teurs (GPS, bluetooth, acce´le´rome`tre, etc.), offre de nouvelles perspectives pourla collecte de donne´es re´alistes au sein d’une population. Cependant, la naturesensible, du point de vue de la vie prive´e, des informations collecte´es repre´senteun des principaux obstacles aux de´ploiement ge´ne´ralise´ d’une application de col-lecte de donne´es et a` son adoption aupre`s des utilisateurs.C’est pourquoi nous pre´sentons UBILAB , une nouvelle plate-forme permettantaux scientifiques de mettre en place facilement des campagnes de collecte dedonne´es et d’infe´rer automatiquement diffe´rentes attaques sur les donne´es par-tage´es par les utilisateurs mobiles afin de les avertir d’un risque potentiel d’at-teinte a` leurs informations prive´es.1 IntroductionLa nouvelle ge´ne´ration de smartphones (Android, iPhone), maintenant e´quipe´e d’unegrande varie´te´ de capteurs (GPS, bluetooth, acce´le´rome`tre, etc.), offre de nouvellesperspectives a` diverses communaute´s scientifiques afin de re´aliser diffe´rentes cam-pagnes de collectes de donne´es massives d’une population et de son environnement.Ces donne´es peuvent ainsi eˆtre exploite´es pour mieux comprendre les mouvementsd’une population, de mettre au point de nouveaux protocoles de communication, d’ana-lyser les interactions sociales des utilisateurs, etc. La nature sensible des donne´es col-lecte´es, ge´ne´ralement couplant des informations temporelles et ge´ographiques, peuventre´ve´ler des informations critiques sur la vie prive´e d’un utilisateur (re´sidence prive´e,opinion politique ou re´seau social), meˆme si celles-ci ont e´te´ pre´alablement anony-mise´es. Ce risque potentiel repre´sente un des principaux obstacles aux de´ploiementge´ne´ralise´ d’une application de collecte de donne´es et a` son adoption aupre`s des utili-sateurs.Dans ce contexte, nous pre´sentons UBILAB , une plate-forme de´die´ a` la gestion decampagnes de collecte de donne´es aupre`s d’utilisateurs de te´le´phones mobiles. UBI-LAB est le re´sultat de la l’association de deux plate-formes : ANTDROID [5] et GE-PETO (GeoPrivacy Enhanced TOolkit)[1]. Ce syste`me profite ainsi de l’architecture deANTDROID pour rapidement mettre en place une campagne de collecte de donne´es, et2 N. Haderer, M.N. Prado Cortez, R. Rouvoy, M.-O. Killijian, M. Roydes algorithmes de GEPETO pour infe´rer automatiquement diffe´rentes attaques sur lesdonne´es partage´es par les utilisateurs mobiles afin de les avertir d’un risque potentield’atteinte a` leurs vies prive´es.2 La plateforme ANTDROIDLa plate-forme ANTDROID est compose´e de deux parties — chacune est destine´eaux diffe´rents acteurs e´voluant dans la plate-forme : les scientifiques et les cobayes. Leserveur d’application de´die´, destine´ aux scientifiques, repose sur le style architecturalREST (REpresentational State Transfer) fournissant l’ensemble des services pour lade´finition, la diffusion et l’exploitation d’une expe´rience de collecte de donne´es. L’ap-plication cliente pour smartphone est destine´e aux utilisateurs voulant participer a` unecampagne de collecte de donne´es.La de´finition d’une campagne est de´crite avec un langage de script de´die´ ANT-DROID SCRIPTING LANGUAGE (cf. Listing 1.1), permettant de spe´cifier les donne´esqui doivent eˆtre collecte´es par le te´le´phone mobile (lignes 6-11) et l’e´ve´nement quide´clenche la collecte (ligne 5). Ce choix permet aux scientifiques de be´ne´ficier d’unegrande flexibilite´ pour la de´finition du sche´ma de leurs donne´es n’imposant aucunestructure particulie`re. Les donne´es collecte´es sont ensuite stocke´es au format XML etpeuvent eˆtre facilement manipule´es par le langage XQuery pour analyse et extraction.ANTDROID est une plate-forme e´voluant dans le cloud, proposant une interface webpour cre´er et ge´rer une campagne de collecte de donne´es sans reque´rir l’installationcomplexe de logiciels.1var gsm = new Experiment("GSM_Signal_Strength")2// Update of GPS position every 120 seconds3gsm.configure("Location", { strategy:"fine", period:120 })4// Event triggered when location changes5gsm.onLocationStateChange(event) {6return { trace: {7lat: event.getLatitude(),8lon: event.getLongitude(),9time: event.getTime(),10ss: event.getSignalStrengthLevel()11} } }12// Start collecting activity traces13gsm.start()Listing 1.1. GSM Signal Strength ExperimentL’application cliente est une application Android te´le´chargeable, utilise´e par unecommunaute´ d’utilisateurs pour partager leurs traces d’activite´s. Pour ce faire, l’utili-sateur s’abonne a` une ou plusieurs campagnes publie´es par des scientifiques. Ces cam-pagnes correspondent a` des scripts de collecte automatique des informations requisespar le scientifique. Ces scripts sont te´le´charge´s via le serveur d’application de´die´ puisinterpre´te´s par un moteur de script inte´gre´ dans l’application cliente. Afin de maıˆtrisertoute diffusion d’information, l’application cliente dispose de diffe´rents controˆles per-mettant aux utilisateurs d’autoriser ou non la collecte de certaines informations juge´estrop sensibles (par ex., sa position). L’application inte`gre e´galement un certain nombred’optimisations permettant de limiter sa consommation e´nerge´tique afin de ne pas per-turber les usages des utilisateurs.3 Analyses des traces de mobilite´ avec GEPETOLes donne´es collecte´es par le te´le´phone mobile peuvent ensuite eˆtre envoye´es ma-nuellement par l’utilisateur ou automatiquement lorsque le te´le´phone est alimente´ enCampagne de collecte de donne´es et vie prive´e 3courant pour limiter sa consommation e´nerge´tique. Avant d’eˆtre disponible pour lesscientifiques, les donne´es sont stocke´es dans une base de donne´es temporaire ou unensemble d’analyses sera effectue´ par la plate-forme GEPETO (GeoPrivacy EnhancedTOolkit) permettant de de´tecter si les donne´es partage´es peuvent comporter des risquesvis-a`-vis de la vie prive´e de l’utilisateur.3.1 Le processus d’analyseLe processus d’analyse commence par l’e´laboration d’un mode`le de mobilite´ base´sur les chaines de Markov (MMC) d’un individu [4]. Ce mode`le repose sur un auto-mate probabiliste ou` les e´tats repre´sentent des points d’inte´reˆt (POI) et les transitions,c’est-a`-dire les de´placement d’un POI a` un autre. Le mode`le produit peut eˆtre a` grosgrain (repre´sentation globale du mouvement a` travers plusieurs villes) ou a` grain fin(repre´sentation plus spe´cifique dans une seule ville avec plus de se´mantique). La Fi-gure 1 montre les mode`les de Bob : a` gauche, un mode`le ge´ne´rique des de´placements eta` droite, un mode`le plus spe´cifique pour la ville (Toulouse) ou` il passe le plus de temps.FIGURE 1. Exemple de MMC globale et spe´cifique de Bob.Avec ce mode`le (MMC), il est d’abord possible de calculer la pre´dictibilite´ poten-tielle en utilisant l’e´quation propose´e par Gambs et al. [3] rappele´e dans l’e´quation 1ci-dessous. Par exemple, supposons que le vecteur stationnaire pour le MMC spe´cifiquede Bob est V S = {0, 68, 0, 24, 0, 06, 0, 02, 0, 01}, alors, selon le re´sultat sus-cite´e, lapre´dictibilite´ est de 64%. Il est e´galement possible d’ame´liorer la pre´dictibilite´, c’est-a`-dire avoir un mode`le plus intrusif, en utilisant un mode`le qui me´morise les n derniersPOIs ou` l’individu e´tait (tel que le mode`le n-MMC[3]) ou un mode`le qui introduit letemps comme le t-MMC [2].Pred =l∑k=1(π(k)× Pmax out(k, ∗)) (1)Ensuite, en observant la configuration du MMC, il est possible d’en de´duire desse´mantiques des POIs base´es sur la densite´ des e´tats et les transitions. On peut alorsattacher des labels aux points d’inte´reˆts, tels que maison, travail, loisir, etc., qui sont,en eux-meˆme, des ≪ quasi identificateurs ≫ et permettent a` un adversaire de trouverl’identite´ d’un utilisateur anonyme [1]. Par la suite, il est possible d’associer une adressephysique a` un e´tat quelconque en utilisant les cordonne´es GPS du medioid, graˆce auxservices de ge´ocodage inverse´. Dans la table 1, nous pre´sentons, comme illustration, lere´sume´ des informations mentionne´es ci-dessus concernant les POIs de Bob.4 N. Haderer, M.N. Prado Cortez, R. Rouvoy, M.-O. Killijian, M. RoyDensite´ Latitude Longitude Label Adresse390 43.57291 1.46875 Maison 4-6 Alle´e des sciences Applique´es70 43.563 1.4774 Travail L.A.A.S. - C.N.R.S.61 43.56743 1.46617 Ancienne maison Re´sidence Universitaire Cle´ment Ader57 43.57664 1.46806 Inconnue Chemin des Herbettes20 43.62799 1.48265 Shopping Rue Saint-Jean BalmaTABLE 1. Re´sume´ des informations concernant les POIs de Bob.Le re´sultat de ces analyses est ensuite renvoye´e a` l’utilisateur afin qu’il puissee´valuer si les donne´es collecte´es peuvent compromettre sa vie prive´e. L’utilisateur peutalors ensuite de´cider de valider les donne´es pour les rendre directement disponible pourles scientifiques, de les supprimer, ou d’appliquer des algorithmes d’assainissement(distorsion ale´atoire, sous e´chantillonnage, etc..) fourni par GEPETO pour ajouter dubruit sur les traces de mobilite´.4 ConclusionNous avons pre´sente´ UBILAB , une plate-forme pour la gestion de campagnes decollecte de donne´es. Nous avons montre´ comment cette plate-forme peut eˆtre utilise´epar les scientifiques pour diffuser et exploiter une expe´rience de collecte de donne´eset les diffe´rents me´canismes pour avertir les participants si leurs donne´es partage´espeuvent comporter des risques vis-a`-vis de leurs informations prive´es. Dans ce cas,les donne´es peuvent eˆtre supprime´es ou de´grade´es en appliquant diffe´rents algorithmesd’assainissement fournis par la plate-forme. Cependant, une trop grande de´gradationdes donne´es peuvent les rendre inutiles pour les scientifiques. Nous envisageons doncdans de futur travaux d’e´laborer un me´canisme permettant d’avoir un compromis entrela protection des informations prive´es des utilisateurs et la qualite´ des donne´es offertesaux scientifiques.Re´fe´rences1. S. Gambs, M.-O. Killijian, and M. N. del Prado Cortez. Gepeto : a geoprivacy-enhancingtoolkit. AINA’09 Workshop on Advances in Mobile Computing and Applications : Security,Privacy and Trust, Perth, Australia., August 2009.2. S. Gambs, M.-O. Killijian, and M. N. del Prado Cortez. Towards temporal mobility markovchains. In DYNAM, an OPODIS workshop, Toulouse, France., December 2011.3. S. Gambs, M.-O. Killijian, and M. N. del Prado Cortez. Next place prediction using mobilitymarkov chains. In Mobility, Privacy and Measurement., Bern, Switzerland, April 2012.4. S. Gambs, M.-O. Killijian, and M. N. n. del Prado Cortez. Show me how you move and i willtell you who you are. In Transactions on Data Privacy, volume 2, pages 103–126, Catalonia,Spain, August 2011.5. N. Haderer, R. Rouvoy, and L. Seinturier. AntDroid : A distributed platform for mobile sen-sing. Rapport de recherche RR-7885, INRIA, Lille, France., February 2012.

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HAL Id: hal-00711609https://hal.inria.fr/hal-00711609v2Submitted on 3 Oct 2012HAL is a multi-disciplinary open accessarchive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not. The documents may come fromteaching and research institutions in France orabroad, or from public or private research centers.L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, estdestinée au dépôt et à la diffusion de documentsscientifiques de niveau recherche, publiés ou non,émanant des établissements d’enseignement et derecherche français ou étrangers, des laboratoirespublics ou privés.Campagne de collecte de données et vie privéeNicolas Haderer, Miguel Nuñez del Prado Cortez, Romain Rouvoy,Marc-Olivier Killijian, Matthieu RoyTo cite this version:Nicolas Haderer, Miguel Nuñez del Prado Cortez, Romain Rouvoy, Marc-Olivier Killijian, MatthieuRoy. Campagne de collecte de données et vie privée. 3ème Journées du GDR CNRS GPL, Jun 2012,Rennes, France. pp.253-254. ￿hal-00711609v2￿Campagne de collecte de donńees et vie priv́eeNicolas Haderer1, Miguel Núñez, del Prado Cortez2,3, Romain Rouvoy1, Marc-OlivierKillijian 2, and Matthieu Roy2,31 INRIA Lille – Nord Europe, Project-team ADAMUniversity Lille 1, LIFL – CNRS UMR 8022, France{nicolas.haderer,romain.rouvoy}@inria.fr2 LAAS-CNRS, France3 Université de Toulouse ; UPS, INSA, INP, ISAE ; LAAS ; F-31077 Toulouse, France{mnunezde,mkilliji,mroy}@laas.frRésuḿe Les communautés scientifiques ont souvent recours à la simulation dansle but de valider leurs théories. Cependant, la pertinencedes résultats obtenus estfortement dépendante de la qualité des traces générées par les simulateurs. Cephénomène est particulièrement vrai lorsque l’on considère les traces de mobi-lité humaine qui sont difficilement prévisibles. Dans ce contexte, la popularitédes nouvelles générations de smartphones, équipés d’une grande variété de cap-teurs (GPS, bluetooth, accéléromètre, etc.), offre de nouvelles perspectives pourla collecte de données réalistes au sein d’une population. Cependant, la naturesensible, du point de vue de la vie privée, des informationscollectées représenteun des principaux obstacles aux déploiement généralis´d’une application de col-lecte de données et à son adoption auprès des utilisateur.C’est pourquoi nous présentons UBILAB , une nouvelle plate-forme permettantaux scientifiques de mettre en place facilement des campagnes de collecte dedonnées et d’inférer automatiquement différentes attaques sur les données par-tagées par les utilisateurs mobiles afin de les avertir d’unrisque potentiel d’at-teinte à leurs informations privées.1 IntroductionLa nouvelle génération de smartphones (Android, iPhone), maintenant équipée d’unegrande variété de capteurs (GPS, bluetooth, accéléromèt e, etc.), offre de nouvellesperspectives à diverses communautés scientifiques afin deréaliser différentes cam-pagnes de collectes de données massives d’une population et de son environnement.Ces données peuvent ainsi être exploitées pour mieux comprendre les mouvementsd’une population, de mettre au point de nouveaux protocolesde communication, d’ana-lyser les interactions sociales des utilisateurs, etc. La nature sensible des données col-lectées, généralement couplant des informations temporelles et géographiques, peuventrévéler des informations critiques sur la vie privée d’un utilisateur (résidence privée,opinion politique ou réseau social), même si celles-ci ont été préalablement anony-misées. Ce risque potentiel représente un des principauxobstacles aux déploiementgénéralisé d’une application de collecte de données età son adoption auprès des utili-sateurs.Dans ce contexte, nous présentons UBILAB , une plate-forme dédié à la gestion decampagnes de collecte de données auprès d’utilisateurs dtéléphones mobiles. UBI-LAB est le résultat de la l’association de deux plate-formes : ANTDROID [5] et GE-PETO (GeoPrivacy Enhanced TOolkit)[1]. Ce système profiteainsi de l’architecture deANTDROID pour rapidement mettre en place une campagne de collecte de donn´ es, et2 N. Haderer, M.N. Prado Cortez, R. Rouvoy, M.-O. Killijian,M. Roydes algorithmes de GEPETO pour inférer automatiquement différentes attaques sur lesdonnées partagées par les utilisateurs mobiles afin de lesavertir d’un risque potentield’atteinte à leurs vies privées.2 La plateforme ANTDROIDLa plate-forme ANTDROID est composée de deux parties — chacune est destinéeaux différents acteurs évoluant dans la plate-forme : lesscientifiques et les cobayes. Leserveur d’application dédié, destiné aux scientifiques, r pose sur le style architecturalREST (REpresentational State Transfer) fournissant l’ensemble des services pour ladéfinition, la diffusion et l’exploitation d’une expérience de collecte de données. L’ap-plication cliente pour smartphone est destinée aux utilisa eurs voulant participer à unecampagne de collecte de données.La définition d’une campagne est décrite avec un langage descript dédié ANT-DROID SCRIPTING LANGUAGE (cf. Listing 1.1), permettant de spécifier les donnéesqui doivent être collectées par le téléphone mobile (lignes 6-11) et l’événement quidéclenche la collecte (ligne 5). Ce choix permet aux scientifiques de bénéficier d’unegrande flexibilité pour la définition du schéma de leurs données n’imposant aucunestructure particulière. Les données collectées sont ensuite stockées au format XML etpeuvent être facilement manipulées par le langage XQuerypour analyse et extraction.ANTDROID est une plate-forme évoluant dans lec oud, proposant une interface webpour créer et gérer une campagne de collecte de données sans requérir l’installationcomplexe de logiciels.1var gsm = new Experiment("GSM_Signal_Strength")2// Update of GPS position every 120 seconds3gsm.configure("Location", { strategy:"fine", period:120 })4// Event triggered when location changes5gsm.onLocationStateChange(event) {6return { trace: {7lat: event.getLatitude(),8lon: event.getLongitude(),9time: event.getTime(),10ss: event.getSignalStrengthLevel()11} } }12// Start collecting activity traces13gsm.start()Listing 1.1. GSM Signal Strength ExperimentL’application cliente est une application Android téléchargeable, utilisée par unecommunauté d’utilisateurs pour partager leurs traces d’activités. Pour ce faire, l’utili-sateur s’abonne à une ou plusieurs campagnes publiées pardes scientifiques. Ces cam-pagnes correspondent à des scripts de collecte automatique des informations requisespar le scientifique. Ces scripts sont téléchargés via le serveur d’application dédié puisinterprétés par un moteur de script intégré dans l’application cliente. Afin de maı̂trisertoute diffusion d’information, l’application cliente dispose de différents contrôles per-mettant aux utilisateurs d’autoriser ou non la collecte de certaines informations jugéestrop sensibles (par ex., sa position). L’application intègre également un certain nombred’optimisations permettant de limiter sa consommation énergétique afin de ne pas per-turber les usages des utilisateurs.3 Analyses des traces de mobilité avec GEPETOLes données collectées par le téléphone mobile peuventensuite être envoyées ma-nuellement par l’utilisateur ou automatiquement lorsque le té éphone est alimenté enCampagne de collecte de données et vie privée 3courant pour limiter sa consommation énergétique. Avantd’être disponible pour lesscientifiques, les données sont stockées dans une base de donn´ es temporaire ou unensemble d’analyses sera effectué par la plate-forme GEPETO (GeoPrivacy EnhancedTOolkit) permettant de détecter si les données partagées p uvent comporter des risquesvis-à-vis de la vie privée de l’utilisateur.3.1 Le processus d’analyseLe processus d’analyse commence par l’élaboration d’un modèle de mobilité basésur les chaines de Markov (MMC) d’un individu [4]. Ce modèlerepose sur un auto-mate probabiliste où les états représentent des points d’ érêt (POI) et les transitions,c’est-à-dire les déplacement d’unPOI à un autre. Le modèle produit peut être à grosgrain (représentation globale du mouvement à travers pluieurs villes) ou à grain fin(représentation plus spécifique dans une seule ville avecplus de sémantique). La Fi-gure 1 montre les modèles de Bob : à gauche, un modèle gén´erique des déplacements età droite, un modèle plus spécifique pour la ville (Toulouse) où il passe le plus de temps.FIGURE 1. Exemple deMMC globale et spécifique deBob.Avec ce modèle (MMC), il est d’abord possible de calculer laprédictibilité poten-tielle en utilisant l’équation proposée par Gambs etal. [3] rappelée dans l’équation 1ci-dessous. Par exemple, supposons que le vecteur stationnire pour le MMC spécifiquede Bob estV S = {0, 68, 0, 24, 0, 06, 0, 02, 0, 01}, alors, selon le résultat sus-citée, laprédictibilité est de64%. Il est également possible d’améliorer la prédictibilité, c’est-à-dire avoir un modèle plus intrusif, en utilisant un modèlequi mémorise lesn derniersPOIs où l’individu était (tel que le modèlen-MMC[3]) ou un modèle qui introduit letemps comme let-MMC [2].Pred =l∑k=1(π(k)× Pmax out(k, ∗)) (1)Ensuite, en observant la configuration du MMC, il est possible d’en déduire dessémantiques des POIs basées sur la densité des états et les transitions. On peut alorsattacher des labels aux points d’intérêts, tels que maison, travail, loisir, etc., qui sont,en eux-même, des≪ quasi identificateurs≫ et permettent à un adversaire de trouverl’identité d’un utilisateur anonyme [1]. Par la suite, il est possible d’associer une adressephysique à un état quelconque en utilisant les cordonnées GPS du medioid, grâce auxservices de géocodage inversé. Dans la table 1, nous présenton , comme illustration, lerésumé des informations mentionnées ci-dessus concernant les POIs de Bob.4 N. Haderer, M.N. Prado Cortez, R. Rouvoy, M.-O. Killijian,M. RoyDensité Latitude Longitude Label Adresse390 43.57291 1.46875 Maison 4-6 Allée des sciences Appliquées70 43.563 1.4774 Travail L.A.A.S. - C.N.R.S.61 43.56743 1.46617 Ancienne maisonRésidence Universitaire Clément Ader57 43.57664 1.46806 Inconnue Chemin des Herbettes20 43.62799 1.48265 Shopping Rue Saint-Jean BalmaTABLE 1. Résumé des informations concernant les POIs de Bob.Le résultat de ces analyses est ensuite renvoyée à l’utilisateur afin qu’il puisseévaluer si les données collectées peuvent compromettresa vie privée. L’utilisateur peutalors ensuite décider de valider les données pour les rendre directement disponible pourles scientifiques, de les supprimer, ou d’appliquer des algorithmes d’assainissement(distorsion aléatoire, sous échantillonnage, etc..) fourni par GEPETO pour ajouter dubruit sur les traces de mobilité.4 ConclusionNous avons présenté UBILAB , une plate-forme pour la gestion de campagnes decollecte de données. Nous avons montré comment cette plat-forme peut être utiliséepar les scientifiques pour diffuser et exploiter une expérience de collecte de donnéeset les différents mécanismes pour avertir les participants si leurs données partagéespeuvent comporter des risques vis-à-vis de leurs informations privées. Dans ce cas,les données peuvent être supprimées ou dégradées en appliqu nt différents algorithmesd’assainissement fournis par la plate-forme. Cependant, une trop grande dégradationdes données peuvent les rendre inutiles pour les scientifiques. Nous envisageons doncdans de futur travaux d’élaborer un mécanisme permettantd’ voir un compromis entrela protection des informations privées des utilisateurs et la qualité des données offertesaux scientifiques.Références1. S. Gambs, M.-O. Killijian, and M. N. del Prado Cortez. Gepeto : a geoprivacy-enhancingtoolkit. AINA’09 Workshop on Advances in Mobile Computing and Applications : Security,Privacy and Trust, Perth, Australia., August 2009.2. S. Gambs, M.-O. Killijian, and M. N. del Prado Cortez. Towards temporal mobility markovchains. InDYNAM, an OPODIS workshop, Toulouse, France., December 2011.3. S. Gambs, M.-O. Killijian, and M. N. del Prado Cortez. Nextplace prediction using mobilitymarkov chains. InMobility, Privacy and Measurement., Bern, Switzerland, April 2012.4. S. Gambs, M.-O. Killijian, and M. N. n. del Prado Cortez. Show me how you move and i willtell you who you are. InTransactions on Data Privacy, volume 2, pages 103–126, Catalonia,Spain, August 2011.5. N. Haderer, R. Rouvoy, and L. Seinturier. AntDroid : A distributed platform for mobile sen-sing. Rapport de recherche RR-7885, INRIA, Lille, France.,F bruary 2012.

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Campagne de collecte de données et vie privée

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