移动传感器数据隐私保护技术研究 - 移动应用通过加速度计、陀螺仪等运动传感器数据支撑关键功能，但细粒度数据存在隐私泄露风险，可被用于推断用户性别、年龄等敏感属性 [2] - 行业亟需在保持传感器数据实用性的同时有效保护用户隐私 [2] PATN隐私保护框架概述 - 西安交通大学与东京科学大学在AAAI 2026上提出了移动传感器隐私保护框架PATN [3] - 该框架基于对抗攻击思想，通过微小扰动实现隐私保护，同时不影响数据语义和时序结构 [3] - 框架旨在提供高保真、连续的隐私防护，有效抑制敏感属性推断，且不影响正常应用功能 [3] 现有方法的局限与关键问题 - 现有数据混淆和生成模型通常需缓存完整序列，难以满足实时防护需求 [7] - 大多数对抗攻击方法假设可访问完整序列并按固定时间线生成扰动，而实际攻击可能随时发生，导致扰动与攻击错位，降低防护效果 [7] - 关键问题一：实时扰动生成——如何在数据产生的瞬间生成未来方向的扰动，确保隐私防护能够零时延、连续地生效 [7] - 关键问题二：防御与攻击的时间错位——如何保证在攻击时间与防御扰动存在偏移的情况下，扰动仍能有效覆盖目标窗口 [8] PATN技术方法详解 - PATN假设可访问开源隐私推断模型及其梯度，并利用历史传感器数据预测未来扰动 [10] - 系统包含训练阶段和设备端部署两部分，通过三类损失联合优化实现隐私保护与数据保真的平衡，并在设备端实现零时延扰动生成 [10] - 扰动范围被严格限制在每个传感器维度均值或标准差的5%范围内，并参考设备自然传感器波动，使扰动保持在用户难以察觉的正常噪声水平内 [12] - 基于历史数据的扰动生成模型采用序列到序列结构，由LSTM编码器和解码器组成，仅使用过去的传感器序列预测未来序列的对抗扰动，实现零未来依赖的实时隐私保护 [12] - 历史感知top-k优化策略通过将上一轮与当前扰动拼接，并选取前k个最高对抗损失窗口进行优化，使模型重点提升在“最难防护”时间区域的攻击效果，确保扰动在时间上一致且防护能力稳定 [13] 实验性能评估 - 在MotionSense和ChildShield两个数据集上评估，隐私对抗模型采用卷积神经网络 [14][15] - 在MotionSense数据集上，PATN的ASR（攻击成功率）达到40.11%，EER（等错误率）达到41.65%，AUC为0.662，F1_Score为0.611 [14] - 在ChildShield数据集上，PATN的ASR达到44.95%，EER达到46.22%，AUC为0.549，F1_Score为0.537 [14] - PATN在实时保护性能方面明显优于DP、UAP、FGSM、PGD等传统基线方法 [15] 技术优势：迁移性与数据可用性 - 在迁移性方面，PATN展现出良好的泛化能力和时间适应性，固定输出长度生成的扰动即可有效攻击不同输入长度的黑盒模型 [17] - 面对MobileNet、Xception、FCN等结构完全不同的黑盒模型，PATN依然维持较高的攻击成功率（ASR在29.43%至36.57%之间）和EER（在36.76%至38.79%之间） [17] - 在数据可用性方面，PATN优于现有方法PrivDiffuser，在行为识别和步态检测等下游任务中，使用PATN扰动后的数据几乎不影响任务性能 [18] - 在步数检测任务中，原始数据步数为7916，PATN扰动后数据步数为7937（仅增加21步），而PrivDiffuser扰动后步数为8683（增加767步） [16] - 在行为识别任务中，原始数据的HAR-EER为5.08%，PATN扰动后数据为6.57%（仅增加1.49个百分点），而PrivDiffuser为6.92%（增加1.84个百分点） [16] 总结与未来方向 - PATN是一种基于历史数据的扰动生成框架，通过利用过去的传感器信号预测未来扰动，实现对实时数据的零延迟隐私保护，同时保持原始数据的时序与语义完整性 [19] - 未来工作将拓展PATN在黑盒模型下的适用性，并覆盖更多敏感属性 [19]