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Erschienen in:
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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Survey on Security and Privacy in Spatial Crowdsouring

verfasst von : Mengting Shi, Mengqi Li, Yuping Zhang

Erschienen in: Communications, Signal Processing, and Systems

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Spatial crowdsourcing (SC) is a new pattern of crowdsourcing. Spatial crowdsourcing increases the potential for crowds to perform tasks related to real-world scenarios involving physical location, which is not feasible in conventional crowdsourcing methods. SC requires workers to move to specific locations to perform spatial tasks (e.g., perception, activity organization). However, SC still faces many challenges in terms of security and privacy. This paper introduces the basic architecture of spatial crowdsourcing and investigates the research status of this field. Then, the security and privacy issues/challenges in SC task assignment are further elaborated, and potential future research directions are proposed.

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Literatur
1.
Yuan D, Li Q, Li G, Wang Q, Ren K (2020) PriRadar: a privacy-preserving framework for spatial crowdsourcing. In: IEEE transactions on information forensics and security [1556–6013], vol 15, pp 299–314
2.
Wang Z, Hu J, Lv R, Wei J, Wang Q, Yang D, Qi H (2019) Personalized privacy-preserving task allocation for mobile crowd sensing. IEEE Trans Mob Comput 18(6):1330–1341
3.
Chen J, He K, Yuan Q, Chen M, Du R, Xiang Y (2018) Blind filtering at third parties: an efficient privacy-preserving framework for location-based services. In: IEEE Trans Mob Comput 17(11):2524–2535
4.
Lin J, Yang D, Li M, Xu J, Xue G (2018) Frameworks for privacy-preserving mobile crowdsensing incentive mechanisms. IEEE Trans Mob Comput 17(8):1851–1864
5.
Jin H, Su L, Chen D, Guo H, Nahrstedt K, Xu J (1964) Thanos: incentive mechanism with quality awareness for mobile crowd sensing. IEEE Trans Mob Comput 18(8):1951–1964
6.
Cornelius C, Kapadia A, Kotz D, Peebles D, Shin M, Triandopoulos N (2008) Anonysense: privacy-aware people-centric sensing. In: Proceedings of ACM 6th international conference mobile system applications services, pp 211–224
7.
Pournajaf L, Xiong L, Sunderam V, Goryczka S (2014) Spatial task assignment for crowd sensing with cloaked locations. In: Proceedings IEEE 15th international conference mobile data management vol 1, pp 73–82
8.
Vergara-Laurens IJ, Mendez D, Labrador MA (2014) Privacy, quality of information, and energy consumption in participatory sensing systems. In: Proceedings IEEE international conference pervasive computing and communications, pp 199–207
9.
Shao J, Lu R, Lin X (2014) FINE: a fine-grained privacy-preserving location-based service framework for mobile devices. In: Proceedings of INFOCOM, pp 244–252
10.
McSherry F, Talwar K (2007) Mechanism design via differential privacy. In: Proceedings of IEEE symposium on foundations of computer science, pp 94–103
11.
Bhuvan GSR, Xike X, Bach PT (2019) A survey of spatial crowdsourcing. ACM Trans Database Syst 44(2):1–46
Metadaten
Titel
A Survey on Security and Privacy in Spatial Crowdsouring
verfasst von
Mengting Shi
Mengqi Li
Yuping Zhang
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Singapore
Buch
Communications, Signal Processing, and Systems

Print ISBN: 978-981-15-8410-7

Electronic ISBN: 978-981-15-8411-4

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-8411-4_209

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