Spatial Crowdsourcing (SC) är en transformativ plattform som engagerar individer, grupper och samhällen i arbetet med att samla in, analysera och sprida miljöinformation, social och annan spatio-temporal information. Syftet med SC är att lägga ut en uppsättning spatio-temporala uppgifter på en uppsättning arbetstagare, dvs. personer med mobila enheter som utför uppgifterna genom att fysiskt resa till bestämda platser av intresse. De nuvarande lösningarna kräver dock att arbetstagarna, som i många fall helt enkelt är frivilliga för en sak, avslöjar sina platser för opålitliga enheter. I detta dokument inför vi en ram för att skydda platsens integritet för arbetstagare som deltar i SC-uppgifter. Vi hävdar att befintliga integritetstekniker för platser inte är tillräckliga för SC, och vi föreslår en mekanism baserad på differentiell integritet och geocasting som uppnår effektiva SC-tjänster samtidigt som de erbjuder integritetsgarantier till arbetstagarna. Vi undersöker analytiska modeller och uppdragsstrategier som balanserar flera viktiga aspekter av SC-funktionalitet, t.ex. uppgiftskompletteringsgrad, arbetsresa och systemomkostnader. Omfattande experimentella resultat på verkliga dataset visar att den föreslagna tekniken skyddar arbetstagarnas platsintegritet utan att medföra betydande resultatmåttspåföljder.
För att gömma sina platser, till et al. I REF infördes en ram för att skydda mobila användares platser på grundval av olika integritet och geocasting.
A Framework for Protecting Worker Location Privacy in Spatial Crowdsourcing
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}