Privacy Evaluation of Generative Models for Trajectory Generation

Cette recherche évalue la confidentialité des modèles génératifs utilisés pour les données de trajectoire synthétiques, soulignant une lacune significative dans leur évaluation de la confidentialité. Elle démontre la faisabilité des attaques par inférence d'appartenance contre ces modèles.