Abstract-Distributed mobile crowd sensing håller på att bli ett värdefullt paradigm, vilket möjliggör en mängd nya applikationer som bygger på mobila nätverk och smarta enheter. Denna trend medför dock flera utmaningar, bland annat behovet av crowdsourcing plattformar för att hantera samspelet mellan applikationer och publiken (deltagare eller arbetstagare). En av de viktigaste funktionerna för sådana plattformar är rumslig uppgiftstilldelning som tilldelar deltagarna avkänningsuppgifter baserat på deras platser. Uppgiftsuppdraget blir kritiskt när deltagarna är tveksamma till att dela sina platser på grund av sekretessproblem. I den här artikeln undersöker vi problemet med rumslig uppgiftstilldelning i crowd sensing när deltagarna använder rumsliga kamouflage för att fördunkla sina platser. Vi undersöker metoder för tilldelning av analysuppgifter till deltagare, effektiv hantering av platsosäkerhet och resursbegränsningar. Vi föreslår en ny tvåstegsoptimeringsmetod som består av global optimering med hjälp av dolda platser följt av en lokal optimering med hjälp av deltagarnas exakta platser utan att bryta mot integriteten. Experimentella resultat med hjälp av både syntetiska och verkliga data visar att våra metoder uppnår hög sensortäckning med låga kostnader med hjälp av dolda platser.
Dessutom Pournajaf et al. REF studerade sekretessbevarandet av rumsliga uppgifter där crowdsourcing-arbetare obfuserar sina platser med hjälp av rumslig kamoufleringsteknik.
Spatial Task Assignment for Crowd Sensing with Cloaked Locations
{'venue': '2014 IEEE 15th International Conference on Mobile Data Management', 'journal': '2014 IEEE 15th International Conference on Mobile Data Management', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}