Abstract-People-centrerade avkänning med smarta telefoner kan användas för storskalig avkänning av den fysiska världen genom att utnyttja kameror, mikrofoner, GPS, accelerometrar och andra sensorer på telefonerna. Allt från manuella fotouppgifter till automatiserade avkänningsuppgifter för aktivitetsövervakning, kan vilken uppgift som helst samlas in till smarta telefoner för att känna av data från olika platser till lägre kostnad. De sensed data som lämnas in av deltagarna är dock inte alltid tillförlitliga eftersom de kan lämna falska data för att tjäna pengar utan att utföra den faktiska uppgiften. Därför är det viktigt att validera de sensed data. Validera sammanhanget för varje avkännd datapunkt för varje deltagare är inte en skalbar lösning. Ett alternativ är att först validera den plats som hör samman med de avkännbara datapunkterna för att uppnå en viss grad av tillförlitlighet om de avkännbara uppgifterna. Dock är lokaliseringsvalidering utan stöd från de trådlösa operatörerna svår. För att ta itu med detta problem föreslår vi ILR, ett system där vi förbättrar lokaliseringen tillförlitlighet mobila publiken kände data med minimala mänskliga insatser. I detta schema, vi bootstrap förtroendet för systemet genom att först manuellt eller automatiskt använda bildbehandling tekniker validera ett litet antal bilder som lämnats in av deltagarna. Baserat på dessa valideringar antas platsen för dessa foton vara betrodd. För det andra utökar vi denna plats tillit till samlokaliserade avkännbara datapunkter som finns i Bluetooth-området för de enheter som tillhandahöll de validerade fotona. Detta transitiva förtroende förlängs tills alla samlokaliserade uppgifter är betrodda eller inga nya datapunkter hittas. Dessutom bidrar systemet också till att upptäcka falska platsanspråk i samband med känsliga uppgifter. Vi tillämpade ILR på data som samlats in från vår McSense prototyp utplacerad på Android-telefoner som används av studenter på vårt campus och upptäckte en betydande andel av de skadliga användarna. Simuleringsresultat visar att ILR fungerar bra på olika densiteter och hjälper till att upptäcka falska platspåståenden baserat på ett minimalt antal valideringar.
ILR REF syftar till att upptäcka falska platsanspråk i ett centraliserat crowd sensing-system där dataleverantörer tilldelas avkänningsuppgifter.
Improving location reliability in crowd sensed data with minimal efforts
{'venue': '6th Joint IFIP Wireless and Mobile Networking Conference (WMNC)', 'journal': '6th Joint IFIP Wireless and Mobile Networking Conference (WMNC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}