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J-GLOBAL ID：202002277693862037   整理番号：20A2539914

ソーシャルIoTにおけるBayesゲームによるプライバシー保護個人サービスフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Privacy-Preserving Personalized Service Framework through Bayesian Game in Social IoT

著者 (5件)： Bi Renwan (Fujian Provincial Key Laboratory of Network Security and Cryptology, College of Mathematics and Informatics, Fujian Normal University, Fuzhou 350117, China) ,  Chen Qianxin (Fujian Provincial Key Laboratory of Network Security and Cryptology, College of Mathematics and Informatics, Fujian Normal University, Fuzhou 350117, China) ,  Chen Lei (College of Engineering and Computing, Georgia Southern University, GA 30458, USA) ,  Xiong Jinbo (Fujian Provincial Key Laboratory of Network Security and Cryptology, College of Mathematics and Informatics, Fujian Normal University, Fuzhou 350117, China) ,  Wu Dapeng (Chongqing Key Laboratory of Optical Communication and Networks, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China)
資料名： Wireless Communications & Mobile Computing  (Wireless Communications & Mobile Computing)
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1338A  ISSN： 1530-8669  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会的モノのインターネット(IoT)におけるプライバシー開示の測定とともに,サービス品質(QoS)とユーザのプライバシー保護の間の満足なバランスを達成することは,非常に困難である。ソーシャルIoTにおけるユーザの個人のセキュリティ要求に従ってプライバシー保護を提供するために,静的Bayesゲームに基づくプライバシー保護個人化サービスフレームワーク(ピアソン)を提案した。この手法はユーザの個人プライバシー選好を定量化し,ユーザを分類するためにファジィ不確実性推論を使用する。これらの分類結果は,サービスの対応するレベルを有するユーザを提供する際に,信頼できるクラウドサービスプロバイダ(CSPs)を容易にする。さらに,CSPは,潜在的敵対を持つ意思決定ゲームを演ずることを通して,評判を最大化する目標で戦略的選択を行う。著者らの方式は,ゲーム混合戦略平衡の確率に従って,プライバシー開示の程度を測定するために,Shannon情報エントロピーを使用する。実験結果は,PersianがQoSを保証し,敵対の存在にもかかわらずユーザプライバシーを効果的に保護することを示した。Copyright 2020 Renwan Bi et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  *ゲーム ,  不確実性 ,  プライバシー ,  曖昧さ ,  セキュリティ
準シソーラス用語： サービス品質 ,  プライバシー保護 ,  情報エントロピー ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  無線通信一般  (ND08010L)

引用文献 (58件)：

• J. Ni, X. Lin, X. S. Shen, "Toward edge-assisted internet of things: from security and efficiency perspectives," IEEE Network, vol. 33, no. 2, pp. 50-57, 2019.
• C. Luo, J. Ji, Q. Wang, X. Chen, P. Li, "Channel state information prediction for 5g wireless communications: a deep learning approach," IEEE Transactions on Network Science and Engineering, vol. 7, no. 1, pp. 227-236, 2020.
• G. Liu, Q. Yang, H. Wang, A. X. Liu, "Three-valued subjective logic: a model for trust assessment in online social networks," IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, pp. 1, 2019.
• D. Wu, B. Liu, Q. Yang, R. Wang, "Social-aware cooperative caching mechanism in mobile social networks," Journal of Network and Computer Applications, vol. 149, pp. 102457, 2020.
• H. Wang, M. Hempel, D. Peng, W. Wang, H. Sharif, H. H. Chen, "Index-based selective audio encryption for wireless multimedia sensor networks," IEEE Transactions on Multimedia, vol. 12, no. 3, pp. 215-223, 2010.

タイトルに関連する用語 (6件)： IoT ,  ゲーム ,  プライバシー ,  個人 ,  サービス ,  フレームワーク