《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于激励机制的物联网隐私敏感数据有效信息过滤挖掘

Effective information filtering and mining of privacy sensitive data in Internet of Things based on incentive mechanism

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作者 张钰莎,蒋盛益
机构 湖南信息学院 电子信息学院;广东外语外贸大学 信息学院
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摘要 基于物联网传感器数据的基线场景的中心聚合器共享模式,提出了一种改进的分组机制,通过分组共享在组级别聚合的数据来保护隐私。在基线场景中,每个个体都直接将数据共享给中心聚合器。群级聚合模糊了个体的传感器数据,类似于差分隐私和同态加密方案。与基线场景相比,来自单个传感器的隐私敏感信息在计算上变得更加的困难。利用两个智能系统的实际数据,对所提出的系统及其通用性进行了试点评估。首先增加分组下的隐私,同时保持基线场景的准确性。进一步测量一个组内成员对其他组内成员隐私的影响,通过对隐私公平性进行测量,衡量其公平性,从中发现在具有类似隐私选择的组成员之间达到最大化。最终将几个分组策略进行比较,按隐私选择的接近程度分组提供了最高的隐私收益,并探讨了激励机制设计的策略。实验证明采用提出算法的分组根据所选汇总级别的相似性确定数据提供者与随机分组相比,隐私性提高了大约10%。
关键词 数据挖掘;数据采集;物联网;数据安全隐私
基金项目 国家自然科学基金项目(61572145)
湖南省教育科学"十三五"规划课题阶段性成果(XJK18CGD044)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2020-10-007.html
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