Home // Privatsphäreanalyse von NextBike-Fahrradleihdaten
Type of thesis: Bachelorarbeit / location: Leipzig / Status of thesis: Theses in progress
Bikesharing-Anbieter ermöglichen ihren Nutzern das Ausleihen von Fahrrädern für kurze Strecken um so die letzte Meile zwischen öffentlichem Verkehr und Zielort zu überbrücken. Dabei werden Verleihdaten gesammelt, die Informationen über das allgemeine Nutzungsverhalten der Nutzenden enthalten und zum Beispiel für die Stadtplanung hilfreich sein können. Allerdings enthalten diese Daten auch private Informationen der Nutzenden wie Points of Interest oder Bewegungsmuster.
Für diese Bachelorarbeit wird ein Datensatz des nextbike-Bikesharing-Verleihsystems in Leipzig bezüglich dessen Privatsphäre-Risiko untersucht. Dabei wird insbesondere die Einzigartigkeit von Fahrrad-Ausleihen untersucht, da diese die Möglichkeit erhöhen, einzelne Personen im Datensatz zu reidentifizieren, ein Bewegungsprofil zu erstellen oder private Informationen über die Personen herauszufinden. Es soll zudem der Einfluss einer Anonymisierungsmethode auf die Einzigartigkeit der Fahrten untersucht und der damit einhergehende Informationsverlust gegenübergestellt werden um so einen optimalen Trade-off zwischen Anonymisierung und Nützlichkeit der Daten zu finden.
Leipzig University
Location Privacy, Privacy-Preserving Machine Learning
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