Resumen

Los mecanismos de incentivos son cruciales para motivar a los usuarios adecuados a proporcionar datos confiables en los sistemas de detección móvil de multitudes (MCS, por sus siglas en inglés). Sin embargo, la filtración de privacidad de la mayoría de los mecanismos de incentivos existentes hace que los usuarios no estén dispuestos a participar en tareas de detección. En este documento, proponemos un mecanismo de incentivos que preserva la privacidad basado en el descubrimiento de la verdad. Específicamente, utilizamos un esquema de descubrimiento de la verdad seguro para calcular la verdad fundamental y el peso de los datos de los usuarios mientras protegemos su privacidad. Además, para garantizar la precisión de los resultados de MCS, se propone un protocolo de evaluación de elegibilidad de datos para eliminar los datos de detección de usuarios no confiables antes de realizar el esquema de descubrimiento de la verdad. Finalmente, distribuimos recompensas a los usuarios en función de la calidad de sus datos. El análisis muestra que nuestro modelo puede

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Mecanismos de incentivos; Preservación de la intimidad; Descubrimiento de la verdad; Protocolo de evaluación de la admisibilidad de los datos; Distribución de recompensas; Crowdsensing móvil
• Keywords:Incentive mechanisms; Privacy-preserving; Truth discovery; Data eligibility assessment protocol; Reward distribution; Mobile crowdsensing