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J-GLOBAL ID：202002229815804320   整理番号：20A2384125

SDN可能フォグコンピューティングにおける位置を意識したプライバシー保護方式【JST・京大機械翻訳】

Location-Aware Privacy Preserving Scheme in SDN-Enabled Fog Computing

著者 (6件)： Gu Bruce (Deakin University, Burwood, VIC, Australia) ,  Wang Xiaodong (Deakin University, Burwood, VIC, Australia) ,  Qu Youyang (Deakin University, Burwood, VIC, Australia) ,  Jin Jiong (Swinburne University of Technology, Hawthorn, VIC, Australia) ,  Xiang Yong (Deakin University, Burwood, VIC, Australia) ,  Gao Longxiang (Deakin University, Burwood, VIC, Australia)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1268  ページ： 176-190  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新しい計算パラダイムとしてのFogコンピューティングは,クラウドコンピューティングのデータ負荷を軽減し,エンドユーザに近接する計算資源をもたらすことを目的とする。これは,アクセスポイント,センサ,および霧サーバのような霧ノードを通して達成される。霧コンピューティング位置認識能力に従って,大量の装置は,短いカバー範囲を有する物理的環境に存在する。これは接続による位置プライバシー曝露をもたらす。敵対は,可換なアクセス可能な位置情報を通して,より私的データに pることができる。既存のプライバシー保護方式は,微分プライバシーのようないくつかの問題に対処することができるが,それは,霧計算変異体のために,実際に様々なプライバシー期待を満たすことができない。これに動機づけられて,著者らは,究極の保護を提供するために,位置意識動的二重[数式:原文を参照]微分プライバシー保護方式を提案した。著者らは,SDN可能霧コンピューティングによる霧ノードをクラスタ化することによって,最初の方式を確立することによって始めた。さらに,著者らは,[数式:原文を参照]-微分プライバシー保護方式を,変異型霧コンピューティングサービスのために仕立てるためにカスタム化した。さらに,雑音を発生させるために修正ラプラシアン機構を採用し,それを用いて最適トレードオフを見出した。広範な実験結果は,プライバシー保護レベルとデータユーティリティに関して提案モデルの重要性を確認した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  微分 ,  クラスタ化 ,  *プライバシー ,  端局 ,  センサ ,  Laplace演算子 ,  カスタム化 ,  位置情報
準シソーラス用語： エンドユーザ ,  プライバシー保護 ,  位置認識 ,  計算資源 ,  クラウドコンピューティング ,  *フォグコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 微分プライバシー ,  霧の計算 ,  ソフトウェア定義ネットワーク

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)： SDN ,  フォグコンピューティング ,  意識 ,  プライバシー