ABSTRACT Samtidigt som du njuter av bekvämligheten av platsbaserade tjänster (LBS) i vardagen, kan användare av trådlösa enheter också riskera sin plats integritet. En opålitlig LBS-leverantör kan lagra mobila användares data på sin server, spåra användare på olika sätt eller dela användares platsdata till tredje part. För att skydda LBS användares integritet, många position förvirring algoritmer föreslogs, men dessa algoritmer har ofta svårt att balansera nytta-privacy kompromisser. I detta dokument föreslår vi ett nytt kognitivt tillvägagångssätt som möjliggör nästan fullständigt integritetsskydd för LBS-användare genom att utnyttja befintliga sociala nätverksresurser. Vi inför en heterogen flerserverarkitektur som skär av den direkta kopplingen mellan LBS-frågorna och frågeutgivarna, och en auktionsbaserad incitamentsmekanism garanterade användarens deltagande, vilket är avgörande för att den föreslagna arkitekturen ska lyckas. Ett simuleringssystem och en smartphone-applikation utvecklades, och våra utvärderingsresultat visar att den föreslagna metoden inte bara kan uppnå det nästan totala integritetsskyddet för LBS-användare, utan också avsevärt förbättra kvaliteten på tjänsterna.
Han och Al. I REF föreslås en auktionsbaserad incitamentsmekanism för att skydda LBS-användarnas integritet.
Cognitive Approach for Location Privacy Protection
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}