Resumen

La popularidad de los servicios basados en la ubicación (LBS, por sus siglas en inglés) y la ubicuidad de los dispositivos sensoriales han resultado en datos espacio-temporales ricos. Se ha registrado un gran número de comportamientos humanos, incluida la coocurrencia, que se refiere al fenómeno de que dos personas han estado en los mismos lugares al mismo tiempo. Estos datos permiten a los atacantes inferir las relaciones sociales de las personas basándose en sus coocurrencias y se han propuesto muchos modelos de ataque. Sin embargo, los modelos de ataque actuales aún no pueden abordar de manera efectiva los siguientes dos desafíos. En este documento, presentamos un novedoso modelo de ataque a las relaciones sociales, el modelo de Inferencia de Relaciones basado en la Intención de Movilidad (MIRI), que puede resolver los dos problemas mencionados anteriormente. En primer lugar, extraemos intenciones de movilidad y las adoptamos para caracterizar las coocurrencias. Se entrena un modelo de clasificación para atacar las relaciones sociales. Los resultados experimentales en

• Materias:Sistemas de Comunicación Inalámbricos Internet de las cosas Redes de radio Computación móvil Radio cognitiva
• Subjects:Wireless Communication Systems Internet of things Radio Networks Mobile Computing Cognitive Radio
• Palabras claves:Servicios basados en la localización; Datos espaciotemporales; Coocurrencia; Relación social; Modelos de ataque; Inferencia de relaciones basada en la intención de movilidad
• Keywords:Location-based services; Spatiotemporal data; Cooccurrence; Social relationship; Attack models; Mobility Intention-based Relationship Inference