Abstract-Mobile crowdsensing gör det möjligt för en mängd individer att samarbeta samla in data för kunder med särskilt intresse med hjälp av sina mobila enheter. Framgången med mobilcrowdsensing beror till stor del på de deltagande mobilanvändarna. Det bredare deltagandet, desto mer avkänningsdata samlas in; dock, desto mer replikat data kan genereras, vilket ger onödig tung kommunikation overhead. Därför är det viktigt att eliminera dubbletter av data för att förbättra kommunikationens effektivitet, t.ex. datadeduplicering. Tyvärr är avkänning av data vanligtvis skyddad, vilket gör dess deduplikation utmanande. I detta dokument föreslår vi en dimstödd ram för mobil crowdsensing, som gör det möjligt för dimnoder att fördela uppgifter som bygger på användarens rörlighet för att förbättra noggrannheten i uppgiftstilldelningen. Dessutom införs ett dimsäkert system för deduplikation av data (Fo-SDD) för att förbättra kommunikationens effektivitet och samtidigt garantera datasekretess. Specifikt är en BLS-oblivious pseudo-random-funktion utformad för att göra det möjligt för dimnoder att upptäcka och ta bort replikerade data i avkänningsrapporter utan att avslöja innehållet i rapporter. För att skydda mobilanvändarnas integritet utökar vi ytterligare Fo-SDD för att dölja användarnas identiteter under datainsamlingen. Genom att göra detta, Chameleon hash funktion utnyttjas för att uppnå bidrag anspråk och belöning hämtning för anonyma mobila användare. Slutligen visar vi att båda systemen uppnår en säker och effektiv datadeduplicering.
I Ref föreslogs en ny ram för att förbättra uppgifternas riktighet i uppgiftstilldelningen med hjälp av dimnoder.
Providing Task Allocation and Secure Deduplication for Mobile Crowdsensing via Fog Computing
{'venue': None, 'journal': 'IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}