ABSTRACT Under de senaste åren har den utbredda förekomsten av smarta enheter skapat en ny klass av mobilt Internet av Thing-tillämpningar. Dessa tekniker, som kallas mobil crowdsensing, använder arbetare med mobila enheter för att samla in data och skicka den till uppgiftsförfrågan för belöningar. För att säkerställa en optimal fördelning av uppgifter måste dock en centraliserad server veta exakt var varje användare befinner sig, men att exponera arbetstagarnas exakta platser ger anledning till oro för privatlivet. I detta dokument föreslår vi en mekanism för datautgivning för crowdsensing-tekniker som tillfredsställer olika privatliv, vilket ger ett strikt skydd för arbetstagare platser. Delningsmetoden är baserad på arbetartäthet och beaktar icke-uniforma arbetsfördelning. Dessutom föreslår vi en geocast regionvalsmetod för uppgiftstilldelning som på ett effektivt sätt balanserar uppgiftstilldelningens framgångsgrad med arbetstagares färdavstånd och systemomkostnader. Omfattande experiment visar att den föreslagna metoden inte bara ger en strikt integritetsgaranti utan också avsevärt förbättrar prestandan. Crowdsensing, differential integritet, plats integritet.
Dessutom, baserat på användarens densitet och den icke-uniforma användardistributionen, Yang et al. I REF föreslogs en mekanism för datautgivning för crowdsensing-teknik, som tillfredsställer differentiell integritet och ger ett strikt skydd för lokaliseringsinformation.
Density-Based Location Preservation for Mobile Crowdsensing With Differential Privacy
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}