Abstract-Crowdsensing drar nyligen stor uppmärksamhet från både industri och akademi. Genom att samla och analysera multidimensionella avkänningsdata som samlats in från crowdsensing användare, är det möjligt att stödja vård, miljö mentorskap, trafik mentorskap och socialt beteende mentorskap. Inte desto mindre har det sällan diskuterats hur användarnas dataintegritet ska bevaras under lagring av data, t.ex. dataaggregation, för crowdsensing tidigare. Dessutom, på grund av dynamiken i avkänningsmiljöer och tillgängliga resurser hos användare, kommer det att saknas element från användarnas avkänningsresultat. I detta dokument strävar vi efter att uppnå integritetsbevarande dataaggregation över ofullständiga data för crowdsensing. Ett nytt system utvecklas baserat på linjär omvandling och homomorfisk kryptering. Det gör det möjligt för servern att få aggregeringsresultat över recovered sensing resultat utan att lära sig sina individuella detaljer. Säkerhetsanalys och prestandautvärdering utförs som visar effektiviteten och effektiviteten i vårt system.
Detta tillvägagångssätt använder en energieffektiv routing strategi som använder multi-path routing träd och utför datafusion och dataaggregation vid mellanliggande REF presenterar datasekretess bevarande data aggregering/fusion strategi för crowdsensing som använder linjär omvandling och homomorphic krypteringsschema för att erhålla säkrade aggregerade data.
Privacy-Preserving Data Aggregation over Incomplete Data for Crowdsensing
{'venue': '2016 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'journal': '2016 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}