I traditionella mobila crowdsensing applikationer, behöver arrangörer deltagarnas exakta platser för optimal uppgiftstilldelning, t.ex. minimera utvalda arbetstagares resa avstånd till uppgift platser. Exponeringen av deras platser ger dock upphov till oro för privatlivet. Särskilt för dem som inte så småningom väljs för någon uppgift, deras plats integritet offras förgäves. Därför föreslår vi i detta dokument ett ramverk för fördelning av uppgifter med geoobfuscation för att skydda användarnas platser under uppdragen. Särskilt får vi deltagarna att fördunkla sina rapporterade platser under garanti för differentiell integritet, vilket kan ge integritetsskydd oavsett motståndares förkunskaper och utan inblandning av någon tredje part. För att uppnå optimal uppgiftstilldelning med sådan differential geo-obfuscation, vi formulerar en mixed-integer icke-linjär programmering problem för att minimera den förväntade ressträckan för de utvalda arbetstagarna under begränsningen av differential integritet. Utvärderingsresultat om både simulering och verkliga användares rörlighet visar hur effektivt vårt föreslagna ramverk är. Framför allt överträffar vårt ramverk Laplace obfuscation, en toppmodern differential geo-obfuscation mekanism, genom att uppnå 45 procent mindre genomsnittlig resavstånd på den verkliga världen data.
Wang m.fl. I REF föreslås ett ramverk för fördelning av uppgifter med geoobfuscation för att skydda användarnas platser.
Location Privacy-Preserving Task Allocation for Mobile Crowdsensing with Differential Geo-Obfuscation
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}