Toward a Privacy-Preserving and Secure Smart City: Recent Advances in User-Centric Applications
Notice bibliographique
Résumé
The ever-increasing global population has caused rapid urbanization in recent decades. Many cities around the world are trying to leverage information and communication technologies to resolve the resulting problems, such as traffic congestion and high energy consumption. This trend is part of the movement towards the development of the so-called smart cities that provide efficient, comfortable, and happy lives to their residents. In this respect, smart cities are indeed promising but have significant underlying complexity due to the number of variety of domains involved, including living, economy, mobility, governance, etc. However, in recent years, numerous cyber attacks and privacy leaks have been major obstacles to the widespread adoption and deployment of smart city applications. In general, smart city domains can be classified into user-centric applications and non-user-centric applications, such as critical infrastructures. This paper examines the key security and privacy challenges associated with recently trending user-centric smart city applications. First, we study the leading technologies along with superior security methods and privacy-enhancing technologies in smart cities. We also provide a critical survey of the security and privacy of novel user-centric smart city applications, namely smart parking, smart charging, and smart home. Our survey provides a detailed review of recent, relevant, and state-of-the-art research works to assist readers in gaining a comprehensive understanding of security and privacy challenges associated with smart cities. Finally, it outlines some research directions worth investigating in the future. The ultimate goal of this survey is to shed light on the pressing security and privacy challenges in smart cities and to provide insights for the development of secure and privacy-preserving smart cities.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».