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面向可穿戴设备的数据安全隐私保护技术综述
资料介绍
基于可穿戴设备的移动计算被视为支撑泛在感知型应用的重要技术,它使用大范围部署的传感器持续不断地感知环境信息,利用短距通信和数据挖掘/机器学习技术传递和处理感知数据.现有的可穿戴设备相关工作主要关注新型移动应用、信息采集、产品形态和人性化用户接口等方面的设计与实现.然而,面向可穿戴设备的数据安全隐私保护技术研究尚处于起步阶段.从数据分析者的视角来看,研究者分析可穿戴设备的数据源特点与隐私安全隐患,重点研究基于多源感知数据的个体活动识别方法和数据挖掘机制;从隐私安全保护者的视角来看,面向可穿戴设备的隐私保护技术亟需解决云辅助的隐私保护机制、隐私感知的个人信息发布和基于策略的访问控制等方面的问题.以可穿戴健康跟踪设备Fitbit为对象展开了可穿戴设备安全与隐私实例分析.最后,总结了面向可穿戴设备的隐私保护的8条技术途径,并展望了需要进一步研究的热点问题.
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