PPTA: Privacy-Preserving Task Assignment Based on Inner Product Functional Encryption in SAM
Notice bibliographique
Résumé
The explosions of mobile communications and the Internet of Things (IoT) have spawned a new distributed computing paradigm—spatial crowdsourcing, in which workers actively participate in spatiotemporal computing tasks for earning commissions, facilitating the development of urban sharing economic services. Furthermore, to reduce users’ storage space and computational overhead, the server assignment model (SAM) is widely used, which means that crowdsourcing platforms collect sensitive information about tasks and workers, e.g., locations and interests, to perform task assignments accurately. However, in the real world, crowdsourcing platforms are not fully trustworthy and may reveal sensitive information about workers and tasks, which can reduce users’ motivation to use crowdsourcing services. Therefore, how to assign tasks efficiently and securely is still an urgent problem to be solved. In this article, we propose a privacy-preserving task assignment scheme (PPTA), in which the crowdsourcing platform efficiently implements the nearest task assignments without revealing sensitive information about tasks and workers. In PPTA, we utilize inner product functional encryption to achieve circular range queries and multikeyword queries. Considering that workers usually prefer to query the nearest tasks for reducing travel costs, we use the grid location intersection to enable the nearest task assignment. In particular, we design a SAM algorithm, which can improve task assignment rates in multitask and multiworker scenarios. In addition, our scheme can implement user accountability and user revocation, which enhances the security and practicality of the scheme. Finally, we demonstrate the privacy preservation through security theoretical proofs and show the efficiency by constructing extensive comparative experiments, which respectively illustrate the security and the effectiveness of our scheme.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,021 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».