Abstract-The spridning av crowdsourcing ger både möjligheter och utmaningar inom olika områden, såsom miljöövervakning, hälso- och sjukvård, och så vidare. Ofta behövs samarbetsinsatser från en stor skara användare för att slutföra crowdsourcing-jobb. Under de senaste åren har utformningen av incitamentsmekanismer för crowdsourcing dragit stort intresse från forskarsamhället, där auktion är en av de allmänt antagna mekanismerna. Det är dock få av dessa auktioner som anser att det är robust mot attacker med falskt namn (även känt som t.ex. Sybil attacker), där oärliga användare genererar falska identiteter för att öka sina verktyg utan att ägna mer ansträngningar. För att tillhandahålla motåtgärder mot sådana attacker har vi utformat en Sanningful Auktion med motåtgärder mot False-name Attacks (TAFA) som en auktionsbaserad incitamentsmekanism för crowdsourcing. Vi bevisar att TAFA är sanningsenligt, individuellt rationellt, budgetbalanserat och beräkningseffektivt. Vi visar också att TAFA erbjuder motåtgärder mot falska namn attacker, så att varje användare är bättre än att inte generera något falskt namn. Omfattande resultatutvärderingar genomförs och resultaten bekräftar ytterligare vår teoretiska analys.
Zhang m.fl. REF utformade en sanningsenlig auktion med motåtgärder mot attacker med falskt namn som en auktionsbaserad incitamentsmekanism för crowdsourcing.
Countermeasures Against False-Name Attacks on Truthful Incentive Mechanisms for Crowdsourcing
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}