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边缘计算的隐私保护任务分配增强了移动人群
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文件大小: 983kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-07
详细说明：在传统的移动人群感应（MCS）应用程序中，人群感应服务器（CS-server）需要移动用户的精确位置来优化任务分配，这引起了对隐私的关注。 这项工作提出了一个框架P2TA，可以在保护用户隐私的同时优化任务接受率。 具体来说，边缘节点被引入为匿名服务器和任务分配代理，以防止CS服务器直接获取用户数据并分散隐私风险。 在此基础上，设计了一种在边缘节点上执行的遗传算法，以选择初始混淆策略。 此外，隐私游戏模型用于优化彼此的用户/对手目标，以获得最终的模糊策略，该策略可以避免后验推理。 最后，边缘节点综合考虑用户接受率和任务分配率，着重在差异隐私和畸变隐私的约束下最大化期望的接受任务数。 通过对合成数据以及我们自己收集的测量数据进行大量模拟，可以验证P2TA对现有MCS任务分配方案的有效性和优越性。
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