ABSTRACT Fog computing utökar dramatiskt molndata till kanten av nätverket och på ett beundransvärt sätt löser problemet att mäklare (i publiceringssystem) i allmänhet brist på datorkapacitet och energikraft. Men mäklare kan vara förklädda, hackade, sniffade och korrumperade. Den traditionella säkerhetstekniken kan inte skydda systemets integritet vid en eventuell samverkansattack. I detta dokument föreslår vi ett integritetsbevarande innehållsbaserat publicerings-/prenumerationssystem med differentialintegritet i dimdatasammanhang, kallat PCP, där dimnoderna fungerar som mäklare. Specifikt använder PCP först U-Apriori algoritmen för att bryta top-K frekventa objektet (dvs. attribut) från osäkra datamängder, sedan tillämpar exponentiellt och Laplace mekanism för att säkerställa differential integritet, och mäklaren använder minerade topp-K objektet för att matcha lämplig utgivare och prenumerant slutligen. Säkerhetsanalys visar att PCP kan garantera differential integritet i teorin. För att utvärdera PCP:s prestanda utför vi experiment med verkliga scenariodatamängder. De experimentella resultaten visar att PCP effektivt uppnår kompromissen mellan systemkostnaden och integritetsbehovet. INDEX TERMS Publicera-subscribe, differential integritet, dimdata, sekretessbevarande, osäkra dataset.
Även i dimma dator, Wang et al. REF lade fram ett system för sekretessbevarande innehållsbaserad publiceringsprenumeration med differentiell integritet i ett system för publiceringsprenumeration, som kan skydda mot maskopiattacker.
PCP: A Privacy-Preserving Content-Based Publish–Subscribe Scheme With Differential Privacy in Fog Computing
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}