首页|移动边缘群智感知动态隐私度量模型与评价机制

移动边缘群智感知动态隐私度量模型与评价机制

Dynamic privacy measurement model and evaluation system for mobile edge crowdsensing

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 维普
  • 万方数据
移动边缘群智感知中,用户执行感知任务采集数据所包含的隐私量是动态变化且不直观的,数据上传亦缺乏隐私风险预警值,提出一种动态隐私度量(DPM)模型.给出用户参与感知任务所获数据的结构化表示并转化成原始数值矩阵,引入隐私属性偏好与时效性因素实现对该矩阵的权重叠加,以度量数据所含隐私的动态变化,基于权重叠加后的矩阵合理计算用户个性化隐私阈值,并进行差分隐私处理.在此基础上,设计一种隐私度量模型评价机制.仿真结果表明,模型是有效且合理的,根据所给范例,差分隐私处理后的数据效用达到0.7,随噪声水平增加,隐私保护程度(PDD)可显著提升,适应物联网移动边缘群智感知范式.

赵明烽、Lei Chen、钟洋、熊金波

展开 >

福建师范大学数学与信息学院,福建 福州 350117

College of Engineering and Computing, Georgia Southern University, GA, 30458

福建省网络安全与密码技术重点实验室,福建 福州 350117

动态隐私度量 个性化隐私阈值 差分隐私 模型评价 移动边缘群智感知

国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金福建省自然科学基金贵州省公共大数据重点实验室开放课题

61872088U1905211618720902019J012762019BDKFJJ004

2021

10.11959/j.issn.2096-109x.2021016

网络与信息安全学报
人民邮电出版社

网络与信息安全学报

CSTPCD
ISSN：2096-109X
年,卷(期)：2021.7(1)
  • 1
  • 9