Abstract-bevarande användarintegritet är avgörande för en bred användning av crowdsensing och deltagaranalys program som är beroende av personliga enheter. För närvarande kommer varje program med sin egen hårdtrådade och möjligen odokumenterade integritet stöd (om någon), medan de horisontella skyddsmekanismer som tillhandahålls av drift och körtid system fungerar på en låg nivå som avsevärt kan skada applikationen nytta, eller ens göra en ansökan värdelös. För att uppnå större flexibilitet föreslår vi ett ramverk som frikopplar integritetsmekanismen från applikationslogiken så att den kan utvecklas av en annan, kanske mer betrodd part, och som möjliggör dynamisk bindning av olika integritetsmekanismer till samma program som körs på användarens mobila enhet. Vi beskriver ett proof-of-concept genomförande av den föreslagna ramen för Android, där integritetsmekanismer utvecklas självständigt som separata plug-in komponenter. Baserat på ett enkelt men kraftfullt API, är det möjligt att genomföra ett brett spektrum av standard integritetsstrategier, inklusive samarbetssystem som innebär datautbyte mellan flera personliga enheter.
Li REF föreslog ett ramverk som frikopplar integritetsmekanismen från applikationslogiken så att den kan utvecklas av en annan betrodd part.
An open framework for flexible plug-in privacy mechanisms in crowdsensing applications
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}