Trusted Base Stations-Based Privacy Preserving Technique in Location-Based Services
Notice bibliographique
Résumé
With the advent in mobile and internet technologies, there is a significant increase in the number of users using smartphones and other internet based applications. There are a large number of applications available online that use the internet and provide useful information to the users. These include ones that provide location-based services e.g. google maps etc. These applications provide many facilities to the users who want information regarding a specific area or directions using an optimal path to a destination. Due to these reasons, the number of clients using these applications is increasing on a daily basis. Although these services are very useful and are making it easy for us to get information about our surroundings, some issues are also linked with the use of these applications and their services. One of the more significant issues of using these services is privacy with respect to sending personal location information to location-based services servers. Researchers have provided many solutions to solve these issues. One of the solutions is through caching and use of k-anonymity techniques. In this paper, we have proposed a method to solve the privacy issue that uses caching data approach to reduce the number of queries sent to the location-based services server. We also discuss the use of the concept of k-anonymity when no relevant data is available in cache, and queries are sent to the server.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».