Abstract-Mobile sensation bygger på data från användare genom sin mobila enhet (t.ex., smarttelefon) för att få användbar information om människor och deras omgivning. Användarna kanske inte vill bidra på grund av bristande incitament och oro för eventuella integritetsläckage. För att effektivt främja användarnas deltagande bör både incitaments- och integritetsskyddsfrågor behandlas. Befintligt arbete med integritetsskyddsincitament är begränsat till ett särskilt scenario för mobilanalys där varje avkänningsuppgift endast behöver en datarapport från varje användare och därmed inte är lämplig för generiska scenarier där avkänningsuppgifterna kan kräva flera rapporter från varje användare (t.ex. i tillämpningar för miljöövervakning). I detta dokument föreslår vi ett system för att uppmuntra till sekretess för allmän mobilanalys, som gör det möjligt för varje avkänningsuppgift att samla in en eller flera rapporter från varje användare efter behov. Förutom att vara mer flexibel i uppgiftshantering, vårt system har mycket lägre beräknings- och kommunikationskostnader jämfört med den befintliga lösningen. Utvärderingar visar att när varje nod endast bidrar med data för en liten del av avkänningsuppgifter (t.ex. på grund av oförmåga eller diskvalificering för att generera avkänningsdata för andra uppgifter) kör vårt system minst en storleksordning snabbare.
I REF föreslår Li och Cao ett system med incitament för personlig integritet för PPS.
Providing Efficient Privacy-Aware Incentives for Mobile Sensing
{'venue': '2014 IEEE 34th International Conference on Distributed Computing Systems', 'journal': '2014 IEEE 34th International Conference on Distributed Computing Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}