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J-GLOBAL ID：201802211028915759   整理番号：18A1255512

プライバシー保持モバイルクラウドセンシングインセンティブメカニズムのためのフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Frameworks for Privacy-Preserving Mobile Crowdsensing Incentive Mechanisms

著者 (5件)： Lin Jian (Colorado School of Mines, Golden, CO) ,  Yang Dejun (Colorado School of Mines, Golden, CO) ,  Li Ming (Colorado School of Mines, Golden, CO) ,  Xu Jia (Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Xue Guoliang (Arizona State University, Tempe, AZ)
資料名： IEEE Transactions on Mobile Computing  (IEEE Transactions on Mobile Computing)
巻： 17  号： 8  ページ： 1851-1864  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1357A  ISSN： 1536-1233  CODEN： ITMCCJ  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： スマートフォンの急速な成長により,モバイルクラウドセンシングは,効率的にデータを収集するために普及しているセンサ埋め込みスマートフォンを利用する新しいパラダイムとして現れる。多くのオークションベースのインセンティブメカニズムが,スマートフォン利用者が移動性混雑センシング応用とシステムに参加することを刺激するために提案されている。しかし,スマートフォン利用者の入札プライバシーと社会的コストの両方を考慮に入れていない。本論文では,近似的な社会的コスト最小化を達成する,プライバシー保護オークションベースのインセンティブメカニズムに対する2つのフレームワークを設計した。前者では,各ユーザは一組のタスクに対して入札を行う。後者において,各ユーザはタスクセットにおける各タスクに対する入札を提出する。両フレームワークは,プラットフォーム定義スコア関数に基づいてユーザを選択する。例として,2つのスコア関数,線形およびログ関数を提案し,2つのフレームワークを実現した。著者らは,両方の提案したフレームワークが,計算効率,個々の合理性,信頼性,微分プライバシー,および近似的な社会的コスト最小化を達成することを厳密に証明した。さらに,ログスコア関数を用いて,2つのフレームワークは,社会的コストに関して漸近的に最適である。広範なシミュレーションにより,2つのフレームワークの性能を評価し,社会コストを犠牲にしているにもかかわらず,著者らのフレームワークが入札プライバシー保護を達成することを実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 微分 ,  センサ ,  高速度 ,  スマートフォン ,  *プライバシー ,  線形性 ,  近似法 ,  信頼性
準シソーラス用語： 合理性 ,  計算効率 ,  スコア関数 ,  プライバシー保護 ,  コスト最小化 ,  移動性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (2件)： プライバシー ,  フレームワーク