[B-6-56] Performance Evaluation of Optimum Worker Sampling in Crowdsensing with Multiple Areas under Attacks
この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。
Keywords:モバイルクラウドセンシング、真値推定、CRH法、DPA法、サンプリング
携帯端末で計測したセンシングデータを,様々なワーカから収集して真値を推定するモバイルクラウドセンシングの利用が拡大している.ワーカ推定誤差を最小化すCRH法がある.また,CRH法を活用して,悪意のあるワーカが推定誤差を大きくするよう報告値を設定する DPA法が提案されている.既存研究では各エリアに存在する全ワーカからデータを収集するが,ワーカにはインセンティブの提供が必要であり,MCSの予算制約から,実際には一定の確率でサンプルしたワーカからのみデータを収集することが予想される.そこで,本稿では攻撃者がDPA法により攻撃を行った場合において,提案方式を適用することでどの程度,推定精度の劣化を回避できるかを評価する.
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