Resumen

La crowdsourcing espacial asigna tareas relacionadas con la ubicación a un grupo de trabajadores (personas equipadas con dispositivos inteligentes y dispuestas a completar las tareas), quienes completan las tareas de acuerdo con su alcance de trabajo. Dado que la crowdsourcing espacial generalmente requiere que la información de ubicación de los trabajadores se cargue en el servidor de crowdsourcing, esto inevitablemente provoca la divulgación de la privacidad de los trabajadores. Al mismo tiempo, es difícil asignar tareas de manera efectiva en la crowdsourcing espacial. Por lo tanto, con el fin de mejorar la eficiencia de asignación de tareas de la crowdsourcing espacial en el caso de una gran cantidad de tareas y mejorar el grado de protección de la privacidad para los trabajadores, en este artículo se propone un nuevo algoritmo que puede mejorar la eficiencia de asignación de tareas al perturbar la ubicación de los trabajadores y solicitantes de tareas a través de -anonimato. Los experimentos muestran que el algoritmo puede mejorar efectivamente la eficiencia de asignación de tareas, reducir el tiempo de espera de las tareas, mejorar la privacidad de los trabajadores y la ubicación de las tareas, y mejorar la eficiencia del servicio de crowdsourcing espacial cuando se enfrenta a una gran cantidad de tareas.

• Materias:Red 5G Internet de las cosas Seguridad de la información Tecnologías de comunicación
• Subjects:5G Network Internet of things Information security Communication technologies
• Palabras claves:Crowdsourcing espacial; Trabajadores; Tareas; Privacidad; Eficacia; Algoritmo
• Keywords:Spatial crowdsourcing; Workers; Tasks; Privacy; Efficiency; Algorithm