Algorithmic Data Minimization for Machine Learning over Internet-of-Things Data Streams

要約

機械学習は、IoTデバイスによって生成された膨大な量のデータを分析して、パターンを識別し、予測を行い、リアルタイムの意思決定を可能にすることができます。
センサーデータを処理することにより、機械学習モデルはプロセスを最適化し、効率を改善し、スマートシステムでパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを強化できます。
ただし、IoTシステムは、多くの場合、家庭やオフィスなどの機密環境で展開され、場所、習慣、個人識別子などの特定の情報を不注意に公開する場合があります。
これは重要なプライバシーの懸念を引き起こし、データの最小化の適用を必要とします。これは、新しいデータ規制の基本原則であり、サービスプロバイダーが指定された目的に直接関連し、必要なデータのみを収集することを義務付けています。
その重要性にもかかわらず、データの最小化にはセンサーデータのコンテキストに正確な技術的定義がありません。この場合、弱い信号の収集により、バイナリの「関連性のある必要な」ルールを適用することが困難になります。
このペーパーでは、センサーストリームのコンテキストでのデータの最小化の技術的解釈を提供し、実装のための実用的な方法を調査し、関連する課題に対処します。
アプローチを通じて、私たちのフレームワークは、精度の損失を1％未満に維持しながら、ユーザーの識別可能性を最大16.7％減らすことができることを実証し、プライバシーを提供するIoTデータ処理への実行可能なパスを提供します。

要約(オリジナル)

Machine learning can analyze vast amounts of data generated by IoT devices to identify patterns, make predictions, and enable real-time decision-making. By processing sensor data, machine learning models can optimize processes, improve efficiency, and enhance personalized user experiences in smart systems. However, IoT systems are often deployed in sensitive environments such as households and offices, where they may inadvertently expose identifiable information, including location, habits, and personal identifiers. This raises significant privacy concerns, necessitating the application of data minimization — a foundational principle in emerging data regulations, which mandates that service providers only collect data that is directly relevant and necessary for a specified purpose. Despite its importance, data minimization lacks a precise technical definition in the context of sensor data, where collections of weak signals make it challenging to apply a binary ‘relevant and necessary’ rule. This paper provides a technical interpretation of data minimization in the context of sensor streams, explores practical methods for implementation, and addresses the challenges involved. Through our approach, we demonstrate that our framework can reduce user identifiability by up to 16.7% while maintaining accuracy loss below 1%, offering a viable path toward privacy-preserving IoT data processing.

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