文献

J-GLOBAL ID：202202283876934343   整理番号：22A0631301

エッジコンピューティング支援モバイルクラウドセンシングのための正確でプライバシー保護タスク割当【JST・京大機械翻訳】

Accurate and Privacy-Preserving Task Allocation for Edge Computing Assisted Mobile Crowdsensing

著者 (7件)： Wang Zhihua (School of Computer and Communication Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  Guo Chaoqi (School of Cyberspace Security, Zhengzhou University, Zhengzhou, China) ,  Liu Jiahao (School of Cyberspace Security, Zhengzhou University, Zhengzhou, China) ,  Zhang Jiamin (School of Computer and Communication Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  Wang Yongjian (Laboratory of the National Computer Network Emergency Response Technical Team/Coordination Center of China (CNCERT/CC), Beijing, China) ,  Luo Jingtang (State Grid Sichuan Economic Research Institute, Chengdu, China) ,  Yang Xiaolong (School of Computer and Communication Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Computational Social Systems  (IEEE Transactions on Computational Social Systems)
巻： 9  号： 1  ページ： 120-133  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2444A  ISSN： 2329-924X  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： モバイルクラウドセンシング(MCS)は加熱され,データ収集の新しいパラダイムとなっている。MCSのタスク割当のプロセスにおいて,ユーザは,それらにいくつかの適切なタスクを便利に配分するためにサーバで自身の位置情報を提供するためにしばしば必要とされる。しかし,ユーザのホームアドレスやユーザの軌跡などのユーザの位置に基づくいくつかの敏感な情報を推論するのは,悪意のあるサーバが可能で,重大なプライバシー問題を引き起こす。最近,差動プライバシー(DP)は有望なプライバシー保護方式になった。しかし,MCSのための位置プライバシー保護における既存のDP方式は,プライバシー保護の効果と同様に,タスク割当の精度に注意を払わなかった。短所を克服するために,ユーザの位置に対するプライバシー保護効果によるタスク作業者のマッピング精度を統合する新しいMCSタスク割当方式を提案した。エッジデバイスの他に,その実装システムは,タスク割当サーバと第三者から成り,その両方は,両方とも,ユーザの粗い位置情報について知っているが,ユーザの正確な位置を得ることができない。最初に,MCSタスク要求の応答速度とMCSユーザの位置プライバシー保護を改善するために,この方式は,ユーザ近くの1つのエッジコンピューティングノードを,him/herと近ユーザをグループに集約することによって,MCSタスク割当に協同的に参加する。次に,著者らの方式は,正確なタスク割当を達成して,DPのメリットを保持することができるJohnson Lagrand Lindstraus(JL)変換に基づく位置プライバシー保護効果をさらに強化することができた。最後に,2つのデータセットに基づくいくつかの実験によって実現可能性を検証した。性能を典型的なDPのものと比較した。結果は,著者らの方式が厳格なプライバシー保証を提供するだけでなく,より高い性能を有することを示した。Copyright 2022 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】

シソーラス用語： 情報 ,  *保護 ,  プライバシー ,  データ収集 ,  *位置情報
準シソーラス用語： *タスク割当 ,  *プライバシー保護 ,  *エッジコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： エッジコンピューティング ,  支援 ,  モバイルクラウドセンシング ,  プライバシー ,  タスク割当