Geo-MOEA:モバイルクラウドソーシング作業者のためのジオ-オブフュージョンによる多目的進化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Zhang Shun; Zhang Tao; Chen Zhili; Xiong N.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212470201985 整理番号：22P0280460

Geo-MOEA:モバイルクラウドソーシング作業者のためのジオ-オブフュージョンによる多目的進化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Geo-MOEA: A Multi-Objective Evolutionary Algorithm with Geo-obfuscation for Mobile Crowdsourcing Workers

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発行年： 2022年01月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年11月16日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

モバイルインターネットと共有経済の急速な発展は,空間クロードソーシング(SC)の繁 brings性をもたらす。SCアプリケーションは,タスク要求者およびアウトソーシング労働者(DiDi,MeiTuanおよびUberのような)の報告された位置情報に従って,様々なタスクを割当てる。しかし,SCサーバは,しばしば不信であり,ユーザの位置の曝露はプライバシーの懸念を提起する。本論文では,モバイルネットワーク環境におけるSCプラットフォームに関する労働者の位置プライバシーを保護するために,Geo-MOEA(Geo-obfusionによる多目的進化アルゴリズム)と呼ばれるフレームワークを設計した。大規模位置データおよびタスク割当のコンテキストに適した,ジオインディショナビリティ(微分プライバシーの強い概念)に基づく推論誤差限界を有する適応地域化混乱手法を提案した。これにより,各作業者は,個別化推論誤差閾値で適応的に生成される擬似位置を報告する。さらに,一般的な計算知能法として,MOEAを導入して,SCサービスアベイラビリティとプライバシー保護の間のトレードオフを最適化し,一方,より大きな探索空間に対する保護位置集合に関する最も一般的な条件を理論的に保証した。最後に,2つの公開データセットに関する実験結果は,著者らのGeo-MOEA方式が,差動とジオ歪位置プライバシーを保証する間,サービス品質損失の20%の削減を達成することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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データ保護 , 計算機網

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