Providing Task Allocation and Secure Deduplication for Mobile Crowdsensing via Fog Computing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mobile crowdsensing enables a crowd of individuals to cooperatively collect data for special interest customers using their mobile devices. The success of mobile crowdsensing largely depends on the participating mobile users. The broader participation, the more sensing data are collected; nevertheless, the more replicate data may be generated, thereby bringing unnecessary heavy communication overhead. Hence it is critical to eliminate duplicate data to improve communication efficiency, a.k.a., data deduplication. Unfortunately, sensing data is usually protected, making its deduplication challenging. In this paper, we propose a fog-assisted mobile crowdsensing framework, enabling fog nodes to allocate tasks based on user mobility for improving the accuracy of task assignment. Further, a fog-assisted secure data deduplication scheme (Fo-SDD) is introduced to improve communication efficiency while guaranteeing data confidentiality. Specifically, a BLS-oblivious pseudo-random function is designed to enable fog nodes to detect and remove replicate data in sensing reports without exposing the content of reports. To protect the privacy of mobile users, we further extend the Fo-SDD to hide users' identities during data collection. In doing so, Chameleon hash function is leveraged to achieve contribution claim and reward retrieval for anonymous mobile users. Finally, we demonstrate that both schemes achieve secure, efficient data deduplication.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle