Den senaste tidens spridning av mänskliga mobila enheter har gett upphov till mobila crowd sensing-system (MCS) som lägger ut insamlingen av sensoriska data på allmänheten utrustade med olika mobila enheter. En grundläggande fråga i sådana system är att på ett effektivt sätt stimulera arbetstagarnas deltagande. I stället för att vara en isolerad modul samverkar incitamentsmekanismen vanligen med andra komponenter som kan påverka dess prestanda, t.ex. dataaggregationskomponent som aggregerar arbetstagarnas data och dataspridningskomponent som skyddar arbetstagarnas integritet. Därför, skiljer sig från tidigare litteratur, fångar vi en sådan interaktiv effekt, och föreslår INCEPTION, en ny MCS systemram som integrerar ett incitament, en dataaggregation, och en data perturbation mekanism. I synnerhet väljer dess incitamentsmekanism ut arbetstagare som är mer benägna att tillhandahålla tillförlitliga uppgifter och kompenserar deras kostnader för både sensoring och integritetsläckage. Dess mekanism för aggregering av uppgifter omfattar också arbetstagarnas tillförlitlighet för att generera mycket exakta aggregerade resultat, och dess mekanism för dataspridning säkerställer tillfredsställande skydd för arbetstagarnas integritet och önskvärd noggrannhet för de slutliga perturbed resultaten. Vi validerar de önskvärda egenskaperna hos INCEPTION genom teoretisk analys, samt omfattande simuleringar.
Jin m.fl. REF integrerade användarincitament, dataaggregation och data perturbation mekanismer för att utforma en incitament till integritetsbevarande dataaggregation system för att generera hög-korrekta aggregerade resultat, och ge integritetsskydd för mobila användare i mobila crowdsensing.
INCEPTION: incentivizing privacy-preserving data aggregation for mobile crowd sensing systems
{'venue': "MobiHoc '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}