ABSTRACT Data mashup är en webbteknik som kombinerar information från flera källor till en enda webbapplikation. Mashup-tillämpningar stöder nya tjänster, t.ex. miljöövervakning. De olika organisationerna använder data mashup tjänster för att slå samman datamängder från olika Internet of Multimedia Things (IoMT) sammanhangsbaserade tjänster för att utnyttja resultaten av deras dataanalys. Men mashup, olika datamängder från flera källor, är en integritetsrisk eftersom det kan avslöja medborgare specifika beteenden i olika regioner. I detta dokument presenterar vi våra insatser för att bygga en kognitivt baserad middleware för privat data mashup (CMPM) för att tjäna en centraliserad miljöövervakningstjänst. Den föreslagna middleware är utrustad med dolda mekanismer för att bevara integriteten för de sammanslagna datamängder från flera IoMT-nätverk som deltar i mashup-applikationen. Dessutom presenterade vi en IoT-aktiverad data mashup-tjänst, där multimediadata samlas in från de olika IoMT-plattformarna, och sedan matas in i en miljö djupinlärningstjänst för att upptäcka intressanta mönster i farliga områden. De livskraftiga egenskaperna inom varje region extraherades med hjälp av en multiupplösning wavelet transform, och sedan matas till en diskriminerande klassificering för att extrahera olika mönster. Vi tillhandahåller också ett scenario för IoMT-aktiverade data mashup service och experimentresultat.
Elmisery m.fl. REF använde data mashup från webbteknik för att tjäna en centraliserad miljöövervakningstjänst.
Cognitive Privacy Middleware for Deep Learning Mashup in Environmental IoT
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}