Abstract-Human aktivitetsigenkänning (HAR) har blivit ett viktigt framväxande användningsområde för sensornätverk (SN) teknik. SN:s genomtränglighet i vardagen har dock gett upphov till nya integritetsproblem, särskilt när det gäller att utvinna personuppgifter i externa miljöer. Ur det perspektivet har många forskningsprojekt föreslagit kryptografiska tekniker för att ta itu med SN integritetsfrågor, men har kostat betydande försämringar i beräkningstid effektivitet. I detta arbete föreslår vi ett nytt sekretessbevarande Knn-klassificeringsprotokoll som ska användas i HAR-processen och som bygger på ett nytt sekretessbevarande protokoll som syftar till att bedöma likheten mellan personliga registrerade aktiviteter och externa mönster med hjälp av cosinuslikviditetsmåttet. Vi bygger våra förslag utan några kryptografiska system för att tillhandahålla en högeffektiv igenkänningstjänst.
REF föreslår ett protokoll för att analysera de sensed data utan att avslöja integritet.
Novel Efficient and Privacy-Preserving Protocols for Sensor-Based Human Activity Recognition
{'venue': '2016 Intl IEEE Conferences on Ubiquitous Intelligence & Computing, Advanced and Trusted Computing, Scalable Computing and Communications, Cloud and Big Data Computing, Internet of People, and Smart World Congress (UIC/ATC/ScalCom/CBDCom/IoP/SmartWorld)', 'journal': '2016 Intl IEEE Conferences on Ubiquitous Intelligence & Computing, Advanced and Trusted Computing, Scalable Computing and Communications, Cloud and Big Data Computing, Internet of People, and Smart World Congress (UIC/ATC/ScalCom/CBDCom/IoP/SmartWorld)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}