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J-GLOBAL ID：201802261795497117   整理番号：18A1004381

センサグルーピングによるモノデータのインターネットのプライバシー強化集約【JST・京大機械翻訳】

Privacy-enhancing aggregation of Internet of Things data via sensors grouping

著者 (2件)： Bennati Stefano (Professorship of Computational Social Science, ETH Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Pournaras Evangelos (Professorship of Computational Social Science, ETH Zurich, Zurich, Switzerland)
資料名： Sustainable Cities and Society  (Sustainable Cities and Society)
巻： 39  ページ： 387-400  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2908A  ISSN： 2210-6707  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インターネット(IoT)普及技術のインターネットを用いた大規模なデータ収集実践は,しばしば,市民の監視,プロファイリング,および識別行動において,市民の持続可能なスマート都市の開発への参加を妨げている。それにもかかわらず,IoT装置からのリアルタイムデータ分析と集約情報は,より効率的で持続可能な方法でスマート都市インフラストラクチャを管理し,調整するための大きな機会を開いた。住宅エネルギー消費や交通情報のような分散センサデータのプライバシー強化集約は,本論文で取り組んだ研究焦点と挑戦である。市民は,データ分析サービスにおけるより低い精度のコストで共有データの品質を低下させることによって,それらのプライバシーレベルを選択するオプションを持っている。ベースラインシナリオを考慮し,それにおいて,IoTセンサデータを,信頼できない中心凝集体と直接共有した。グループレベルで最初に集約されたデータを共有することによりプライバシーを改善するグループ化メカニズムを導入し,個々の個人が中心的な集合体に直接的にデータを共有するベースラインシナリオと比較した。グループレベルの集約は,個人のセンサデータを,微分プライバシーと同形暗号化スキームと同様に,類似の方法で,その結果,単一センサからのプライバシーに敏感な情報の推論は,ベースラインシナリオと比較して,計算的により難しくなる。提案したシステムとその一般的適用性を,2つのスマート都市パイロットプロジェクトからの実世界データを用いて評価した。グループ化の下のプライバシーは,ベースラインシナリオの精度を維持しながら増加する。他のものに対する一つのグループメンバーによるプライバシーのグループ内影響を測定し,プライバシーに対する公平性が類似のプライバシー選択を持つグループメンバー間で最大化されることを見出した。いくつかのグループ化戦略を比較した。プライバシー選択の近接によるグループ化は,最も高いプライバシー利得を提供する。インセンティブ機構の設計に対する戦略の意味を論じた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ解析 ,  データ収集 ,  市民 ,  適応性 ,  暗号 ,  凝集 ,  *プライバシー ,  *インターネット ,  エージェント ,  都市 ,  品質 ,  *センサ ,  *集中化 ,  エネルギー消費
準シソーラス用語： モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： プライバシー ,  モノのインターネット ,  スマートシティ ,  ネットワーク ,  センサ ,  グルーピング ,  エージェント ,  凝集

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： インターネット ,  プライバシー ,  強化 ,  集約