ABSTRACT Stora data, som alstras explosionsartat inom olika områden, betraktas som en ny tillväxtmotor för olika branscher. Under de senaste åren har analys av big data väckt uppmärksamhet eftersom den har potential att generera högt värde. Dessutom, med tillkomsten av IoT-eran, där varje objekt är ansluten till alla andra i ett system, är vikten av big data sannolikt att fortsätta att betonas, på grund av tillgången på data som genereras från olika enheter. Med den ökande betydelsen av inomhusutrymmen där de flesta stadsbor tillbringar över 80 % av vardagen, är stordata som innehåller användarnas information om inomhuspositionering en viktig tillgång för att förstå inomhusbeteendet hos användare, till exempel kundernas shoppingbeteendemönster i ett stort varuhus. Det finns dock också en risk för läckage av personlig information, eftersom det är möjligt att härleda användarnas känsliga information genom att spåra och analysera användarnas inomhuspositioner.
Metoden i REF liknar den föreslagna metoden, eftersom den samlar in användarens positionsinformation inomhus.
Application of Local Differential Privacy to Collection of Indoor Positioning Data
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}