Privacy-Preserving Continuous Data Collection for Predictive Maintenance in Vehicular Fog-Cloud
Notice bibliographique
Résumé
With the advances of Internet of Things (IoT) solutions in intelligent transportation systems, collected vehicle data can produce insights on emerging vehicular phenomenon, and further contribute to the further improvement of innovative and efficient vehicular systems. Particularly, by leveraging data collected from vehicle sensors and maintenance models constructed from operation and repair history, predictive maintenance aims to detect the anomalies of vehicles and provide early warnings before the occurrence of failure. However, privacy preservation still remains as one of the top concerns for vehicle owners in predictive maintenance, as the sensory data could potentially violate their location and identity privacy. To address this challenge, in this article, we propose a privacy-preserving and verifiable continuous data collection scheme with the intent of predictive maintenance in vehicular fog, which gathers and organizes the sensor data of each individual vehicle on a sliding window basis. Specifically, our proposed scheme exploits the homomorphic Paillier cryptosystem and truncated α-geometric technique to protect the content of each individual piece of sensory data. Meanwhile, our proposed scheme also aggregates and authenticates the collected sensory data reports on a time-series sliding window basis, which achieves the continuous observation of the recently collected vehicular sensory data. Detailed security analysis is carried out to demonstrate the security properties of our proposed scheme, including confidentiality, authentication and privacy preservation. In performance evaluations, we also compare our proposed scheme with a traditional scheme, and our scheme shows great improvement in terms of communication and computation overheads. Furthermore, to show the feasibility of our proposed scheme, we also compare and discuss the expected squared error introduced by the differential privacy mechanism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».