Resumen

Las aplicaciones móviles de crowdsourcing son de creciente importancia debido a su idoneidad para proporcionar respuestas personalizadas y de mejor coincidencia. La ventaja competitiva del crowdsourcing es doble; los solicitantes pueden obtener respuestas mejores y/o más baratas mientras que los contribuyentes de la multitud pueden obtener dinero extra al utilizar su tiempo libre o recursos. Los servicios basados en la ubicación de crowdsourcing heredan el mecanismo de consulta de sus predecesores y ahí es donde radica la amenaza. En este documento, vamos a demostrar que ninguno de los conceptos avanzados de privacidad encontrados en la literatura, excepto la -anonimidad, es adecuado para los servicios de crowdsourcing basados en la ubicación. Además, vamos a demostrar matemáticamente, utilizando un ataque que desarrollamos, que la -anonimidad no satisface el nivel de privacidad necesario para tales servicios. Para hacer frente a esta amenaza emergente, propondremos un nuevo concepto, totalmente diferente de los conceptos de privacidad existentes que consumen recursos, para manejar la privacidad del usuario utilizando la Computación en la Nube Móvil.

• Materias:Algoritmo dinámico Redes Inalámbricas Redes de Comunicación Sistema de colas Teoría de juegos
• Subjects:Dynamic Algorithm Wireless Networks Communication networks Queuing systems Game theory
• Palabras claves:Crowdsourcing; Aplicaciones móviles; Personalización; Concordancia de respuestas; Servicios basados en la ubicación; Privacidad; Computación móvil en nube.
• Keywords:Crowdsourcing; Mobile applications; Personalized; Matching replies; Location-based services; Privacy; Mobile Cloud Computing