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J-GLOBAL ID:202002232340552603   整理番号:20A0266788

DPDT 差別的にプライベートなクラウド感知データ取引機構【JST・京大機械翻訳】

DPDT: A Differentially Private Crowd-Sensed Data Trading Mechanism
著者 (6件):
資料名:
巻:号:ページ: 751-762  発行年: 2020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:
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モノのインターネット(IoT)の発生とともに,大量のセンシングデータの値はゆっくりと非ロックされる。したがって,新しいビジネスパラダイムとしての群衆データ取引が最近注目されている。典型的なデータ取引システムは,プラットフォーム,データ消費者,および群衆労働者を含んでいる。プラットフォームは,データを収集して,次に消費者にデータを販売するために群衆労働者を補充する。本論文では,データ収集プロセスの間,消費者のアイデンティティプライバシーと群衆作業者に対するタスクプライバシーを同時に保存するために,DPDTと呼ばれる差別的に個人的な群衆データ取引メカニズムを設計した。DPDTは,差別的に私的なオークションベースのデータ価格決定アルゴリズムと差別的な個人データ収集アルゴリズムから成る。データ価格決定アルゴリズムは,最大収入への良い近似を達成した。一方,ε>0が小さい定数である(e~2-1)ε-信頼性と2ε-微分プライバシーを保証する。データ収集アルゴリズムは,群衆作業者に対するデータ収集タスクプライバシーを効果的に保護することができる。著者らは,このデータ収集アルゴリズムがδ-近似ε-微分プライバシーを達成することを証明した。ここで,δ<1/eは小さい定数であり,一方,期待される近似比のタイトな限界を保証する。最後に,広範なシミュレーションを行い,DPDTの顕著な性能を検証した。Copyright 2020 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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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パターン認識  ,  図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
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