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J-GLOBAL ID：201702265154775947   整理番号：17A0940283

クラウド支援型モバイルクラウドソーシングのためのビッグデータにおけるプライバシー保護検証可能な集合演算【Powered by NICT】

Privacy-Preserving Verifiable Set Operation in Big Data for Cloud-Assisted Mobile Crowdsourcing

著者 (5件)： Zhuo Gaoqiang (Department of Electrical and Computer Engineering, Binghamton University, Binghamton, NY, USA) ,  Jia Qi (Department of Electrical and Computer Engineering, Binghamton University, Binghamton, NY, USA) ,  Guo Linke (Department of Electrical and Computer Engineering, Binghamton University, Binghamton, NY, USA) ,  Li Ming (Department of Computer Science and Engineering, University of Nevada, Reno, NV, USA) ,  Li Pan (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Case Western Reserve University, Cleveland, OH, USA)
資料名： IEEE Internet of Things Journal  (IEEE Internet of Things Journal)
巻： 4  号： 2  ページ： 572-582  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2432A  ISSN： 2327-4662  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スマートフォンの普遍性は,モバイルクラウドソーシングを可能になる,依頼者(タスク所有者)は,それらのセンサリッチモバイル機器を用いて労働者(スマートフォンユーザ)からのデータをcrowdsourceことができる。しかし,データ収集,データ集約,データ解析はデータ量が非常に大きい場合に資源制約依頼者のための挑戦的な問題,すなわち,ビッグデータとなっている。特定のデータ解析では,交差,癒合及び相補性を含む集合演算は,冗長データや前処理生データをフィルタリングするための最もビッグデータ解析に存在する。限られた計算資源とストレージ資源の観点から挑戦に直面した雲支援アプローチはビッグデータ解析問題に取り組む際の有望な方法として役立つ可能性がある。しかし,センシングデータとアイデンティティのプライバシーを信用されないクラウド中によく保存されなければ,労働者は参加を希望するかもしれない。本論文では,依頼者のための集合演算を計算するため使用雲を提案し,同時に労働者のデータプライバシーと恒等式プライバシーはよく保存されている。の他に,依頼者は集合演算結果の正しさを検証できる。もこの方式を拡張したデータ前処理を支援するため,無効データは,データ分析の前に除外することができる。バッチ検証とデータ更新法を用いて,提案した方式は計算コストを大幅に低減した。実雲システムに基づく包括的な性能解析と実験は,著者等の提案方式の実現可能性と効率の両方を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： データ解析 ,  スマートフォン ,  前処理 ,  労働者 ,  データ更新 ,  データ収集 ,  フィルタリング ,  *集合演算 ,  性能分析 ,  *プライバシー
準シソーラス用語： 計算コスト ,  データ量 ,  データ集約 ,  *プライバシー保護 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (8件)： クラウド ,  支援 ,  モバイル ,  クラウドソーシング ,  ビッグデータ ,  プライバシー ,  検証 ,  集合演算