ABSTRACT Dataaggregation spelar en viktig roll i sakernas Internet, och dess studie och analys har resulterat i en rad innovativa tjänster och fördelar för människor. De integritetsfrågor som är förknippade med råa sensoriska data ger dock upphov till betydande farhågor på grund av den känsliga typ av användarinformation som den ofta innehåller. Under de senaste årtiondena har ett stort antal system föreslagits för att skydda användarnas personuppgifter. De flesta metoder bygger på krypteringsteknik, som är beräkningsmässigt och kommunikations dyrt. Dessutom kan de flesta metoder endast hantera en enda aggregeringsfunktion. Därför föreslår vi i detta dokument en multifunktionell dataaggregationsmetod med differentiell integritet. Metoden bygger på maskininlärning och kan stödja ett brett spektrum av statistiska aggregeringsfunktioner, inklusive additiv och icke-additiv aggregering. Den fungerar inom en dimdataarkitektur, som utökar molndata till kanten av nätverket, lindrar mycket av beräkningsbördan på molnservern. Och genom att endast rapportera resultaten av aggregering till servern förbättras kommunikationseffektiviteten. Omfattande experimentella resultat visar att den föreslagna metoden inte bara besvarar flexibla aggregeringsfrågor som uppfyller diversifierade aggregeringsmål, utan också producerar aggregeringsresultat med hög noggrannhet. INDEX TERMS Dataaggregation, differentialintegritet, dimdata.
Yang m.fl. I REF föreslogs också en differentierad integritetsmodell baserad på algoritmer för maskininlärning.
Machine Learning Differential Privacy With Multifunctional Aggregation in a Fog Computing Architecture
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}